Deep Learning mit Conda verwenden AMI - AWS Deep Learning AMIs
Einführung in das Deep Learning AMI mit CondaLoggen Sie sich in Ihr DLAMIStarten Sie die TensorFlow UmgebungWechseln Sie zur PyTorch Python-3-UmgebungEntfernen von Umgebungen

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Deep Learning mit Conda verwenden AMI

Einführung in das Deep Learning AMI mit Conda

Conda ist ein Open-Source-Paket- und Umgebungsverwaltungssystem, das unter Windows, MacOS und Linux ausgeführt werden kann. Conda installiert, startet und aktualisiert Pakete und deren Abhängigkeiten. Conda erstellt, speichert, lädt und wechselt Umgebungen auf Ihrem lokalen Computer.

Deep Learning AMI mit Conda wurde so konfiguriert, dass Sie problemlos zwischen Deep-Learning-Umgebungen wechseln können. Die folgenden Anweisungen zeigen Ihnen einige grundlegende Befehle in conda. Sie unterstützen Sie bei der Überprüfung der korrekten Funktionsweise des grundlegenden Imports des Frameworks und der Ausführung einiger einfacher Operationen. Sie können dann zu ausführlicheren Tutorials übergehen, die mit den Beispielen DLAMI oder den Frameworks-Beispielen auf der Projektseite der einzelnen Frameworks bereitgestellt werden.

Loggen Sie sich in Ihr DLAMI

Nachdem Sie sich bei Ihrem Server angemeldet haben, wird Ihnen eine Servernachricht des Tages (MOTD) angezeigt, in der verschiedene Conda-Befehle beschrieben werden, mit denen Sie zwischen den verschiedenen Deep-Learning-Frameworks wechseln können. Im Folgenden finden Sie ein BeispielMOTD. Ihre MOTD Spezifik kann variieren, wenn neue Versionen von veröffentlicht DLAMI werden.

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        AMI Name: Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI (Amazon Linux 2) Version 77
        Supported EC2 instances: G4dn, G5, G6, Gr6, P4d, P4de, P5
            * To activate pre-built tensorflow environment, run: 'source activate tensorflow2_p310'
            * To activate pre-built pytorch environment, run: 'source activate pytorch_p310'
            * To activate pre-built python3 environment, run: 'source activate python3'

        NVIDIA driver version: 535.161.08

    CUDA versions available: cuda-11.7 cuda-11.8 cuda-12.0 cuda-12.1 cuda-12.2

    Default CUDA version is 12.1

    Release notes: https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/appendix-ami-release-notes.html
    AWS Deep Learning AMI Homepage: https://aws.amazon.com/machine-learning/amis/
    Developer Guide and Release Notes: https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/what-is-dlami.html
    Support: https://forums.aws.amazon.com/forum.jspa?forumID=263
    For a fully managed experience, check out Amazon SageMaker at https://aws.amazon.com/sagemaker
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Starten Sie die TensorFlow Umgebung

Anmerkung

Wenn Sie Ihre erste Conda-Umgebung starten, haben Sie bitte etwas Geduld, während diese geladen wird. Deep Learning AMI mit Conda installiert bei der ersten Aktivierung des Frameworks automatisch die für Ihre EC2 Instanz am besten optimierte Version des Frameworks. Es sollten keine weiteren Verzögerungen auftreten.

  1. Aktivieren Sie die TensorFlow virtuelle Umgebung für Python 3.

    $ source activate tensorflow2_p310

  2. Starten Sie das iPython Terminal.

    (tensorflow2_p310)$ ipython

  3. Führen Sie ein schnelles TensorFlow Programm aus.

    
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Es sollte "Hello, Tensorflow!" angezeigt werden.

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Ausführen von Jupyter-Notebook-Tutorials

Wechseln Sie zur PyTorch Python-3-Umgebung

Wenn Sie sich noch in der iPython Konsole befinden, verwenden Sie sie und bereiten Sie sich dann darauf vorquit(), die Umgebung zu wechseln.

  • Aktivieren Sie die PyTorch virtuelle Umgebung für Python 3.

    $ source activate pytorch_p310

Testen Sie etwas PyTorch Code

Um Ihre Installation zu testen, verwenden Sie Python, um PyTorch Code zu schreiben, der ein Array erstellt und ausgibt.

  1. Starten Sie das iPython Terminal.

    (pytorch_p310)$ ipython

  2. Importieren PyTorch.

    import torch

    Möglicherweise wird eine Warnmeldung zu einem Paket eines Drittanbieters angezeigt. Sie können sie ignorieren.

  3. Erstellen Sie eine 5x3-Matrix mit zufällig initialisierten Elementen. Drucken Sie das Array.

    x = torch.rand(5, 3)
print(x)

    Überprüfen Sie das Ergebnis.

    tensor([[0.3105, 0.5983, 0.5410],
        [0.0234, 0.0934, 0.0371],
        [0.9740, 0.1439, 0.3107],
        [0.6461, 0.9035, 0.5715],
        [0.4401, 0.7990, 0.8913]])

Entfernen von Umgebungen

Wenn Ihnen der Speicherplatz auf der ausgehtDLAMI, können Sie Conda-Pakete, die Sie nicht verwenden, deinstallieren:

conda env list
conda env remove –-name <env_name>