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# 알고리즘 스크립트의 환경 정의
Amazon Braket은 알고리즘 스크립트의 컨테이너에서 정의한 환경을 지원합니다.
+ 기본 컨테이너(`image_uri`가 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-containers](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers)에서 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-uris`를 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")
```