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アルゴリズムスクリプトの環境を定義する
Amazon Braket は、アルゴリズムスクリプトのコンテナによって定義された環境をサポートしています。
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ベースコンテナ (
image_uriが指定されていない場合のデフォルト) -
CUDA-Q のコンテナ
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TensorFlow と PennyLane を持つコンテナ
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PyTorch、PennyLane、CUDA-Q のコンテナ
次の表に、コンテナとその付属ライブラリの詳細を示します。
| タイプ | ベース | CUDA-Q | TensorFlow | PyTorch |
|---|---|---|---|---|
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イメージ URI |
292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:latest |
292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-cudaq-jobs:latest |
292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-tensorflow-jobs:latest |
292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-pytorch-jobs:latest |
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ベースイメージ |
public.ecr.aws/lts/ubuntu:24.04 |
public.ecr.aws/lts/ubuntu:24.04 |
AWS Deep Learning Container tensorflow-training:2.19.0-gpu-py312-cu125-ubuntu22.04 |
AWS Deep Learning Container pytorch-training:2.8.0-gpu-py312-cu129-ubuntu22.04 |
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Python バージョン |
3.12 |
3.12 |
3.12 |
3.12 |
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プリインストールされたパッケージ |
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GitHub の amazon-braket/amazon-braket-containerscreate(…)呼び出しに次の 4 つの引数のいずれかを追加して、ハイブリッドジョブを作成するときにコンテナイメージを指定します。Amazon Braket コンテナはインターネット接続を備えているため、実行時に選択したコンテナに追加の依存関係を (起動時間または実行時間を犠牲にして) インストールできます。次の例は、us-west-2 リージョンの場合です。
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ベースイメージ: image_uri"292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:latest"
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CUDA-Q イメージ: image_uri"292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-cudaq-jobs:latest"
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TensorFlow イメージ: image_uri"292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-tensorflow-jobs:latest"
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PyTorch イメージ: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-pytorch-jobs:latest"
また、image-uris は、Amazon Braket SDK の retrieve_image() 関数を使用して取得することもできます。次の例は、us-west-2 からそれらを取得する方法を示しています AWS リージョン。
from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2") image_uri_cudaq = retrieve_image(Framework.CUDAQ, "us-west-2") image_uri_tf = retrieve_image(Framework.PL_TENSORFLOW, "us-west-2") image_uri_pytorch = retrieve_image(Framework.PL_PYTORCH, "us-west-2")
