View a markdown version of this page

알고리즘 스크립트의 환경 정의 - Amazon Braket

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

알고리즘 스크립트의 환경 정의

Amazon Braket은 알고리즘 스크립트의 컨테이너에서 정의한 환경을 지원합니다.

  • 기본 컨테이너(image_uri가 지정되지 않은 경우의 기본값)

  • CUDA-Q가 포함된 컨테이너

  • TensorFlow 및 PennyLane이 있는 컨테이너

  • PyTorch, PennyLane 및 CUDA-Q가 포함된 컨테이너

다음 표에는 컨테이너와 컨테이너에 포함된 라이브러리에 대한 세부 정보가 나와 있습니다.

Amazon Braket 컨테이너
유형 기본 CUDA-Q TensorFlow PyTorch

이미지 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

기본 이미지

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

Python 버전

3.12

3.12

3.12

3.12

사전 설치된 패키지

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • dask

  • matplotlib

  • mpi4py

  • numpy

  • pandas

  • 페닐란

  • 페닐란-조명

  • Qiskit

  • qiskit-braket-provider

  • sagemaker-training

  • scikit-learn

  • scipy

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • cuda-quantum-cu12

  • cudaq-qec-cu12

  • cudaq-solvers-cu12

  • dask

  • matplotlib

  • mpi4py

  • numpy

  • pandas

  • 페닐란

  • 페닐란-조명

  • Qiskit

  • qiskit-braket-provider

  • sagemaker-training

  • scikit-learn

  • scipy

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • dask

  • h5py

  • ipykernel

  • jupyterlab

  • matplotlib

  • 노트북

  • numpy

  • openfermion

  • pandas

  • 페닐란

  • 페닐란-조명

  • pydantic

  • sagemaker-training

  • scikit-learn

  • scipy

  • tensorflow

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • cuda-quantum-cu12

  • cudaq-qec-cu12

  • cudaq-solvers-cu12

  • dask

  • h5py

  • ipykernel

  • matplotlib

  • numpy

  • openfermion

  • pandas

  • 페닐란

  • Pennylane-lightning[gpu]

  • pydantic

  • sagemaker-training

  • scikit-learn

  • scipy

  • 토치

GitHub의 amazon-braket/amazon-braket-containers에서 오픈 소스 컨테이너 정의를 보고 액세스할 수 있습니다. 사용 사례에 가장 적합한 컨테이너를 선택합니다. Braket에서 사용 가능한 AWS 리전(us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2)을 사용할 수 있지만 컨테이너 리전은 하이브리드 작업의 리전과 일치해야 합니다. 하이브리드 작업을 생성할 때 하이브리드 작업 스크립트의 create(…​) 호출에 다음 4가지 인수 중 하나를 추가하여 컨테이너 이미지를 지정합니다. Amazon Braket 컨테이너는 인터넷 연결이 가능하므로 런타임(시작 또는 런타임 시 비용 발생) 시 선택한 컨테이너에 추가 종속성을 설치할 수 있습니다. 다음 예제는 us-west-2 리전에 대한 것입니다.

  • 기본 이미지: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:latest"

  • CUDA-Q 이미지: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-cudaq-jobs:latest"

  • TensorFlow 이미지: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-tensorflow-jobs:latest"

  • PyTorch 이미지: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-braket-pytorch-jobs:latest"

Amazon Braket SDK의 retrieve_image() 함수를 사용하여 image-uris를 검색할 수도 있습니다. 다음 예제는 us-west-2에서 검색하는 방법을 보여줍니다 AWS 리전.

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")