Deep Learning et infrastructures d'IA pour la Data Science Virtual Machine
Les infrastructures de Deep Learning utilisant la DSVM sont répertoriées ici :
Pilote CUDA, cuDNN, NVIDIA
Category | Valeur |
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Versions prises en charge | 11 |
Éditions DSVM prises en charge | Windows Server 2019 Linux |
Comment est-il configuré et installé sur la machine virtuelle DSVM ? | nvidia-smi est disponible sur le chemin système. |
Comment l’exécuter | Ouvrez une invite de commandes (sur Windows) ou un terminal (sur Linux), puis exécutez nvidia-smi. |
Horovod
Category | Valeur |
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Versions prises en charge | 0.21.3 |
Éditions DSVM prises en charge | Linux |
Comment est-il configuré et installé sur la machine virtuelle DSVM ? | Horovod est installé dans l’environnement Python 3.5 |
Comment l’exécuter | Activez l’environnement approprié sur le terminal, puis exécutez Python. |
NVidia System Management Interface (nvidia-smi)
Category | Valeur |
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Versions prises en charge | |
Éditions DSVM prises en charge | Windows Server 2019 Linux |
À quoi sert-il ? | en tant qu'outil NVIDIA pour interroger l'activité GPU |
Comment est-il configuré et installé sur la machine virtuelle DSVM ? | nvidia-smi se trouve sur le chemin système. |
Comment l’exécuter | Sur une machine virtuelle comprenant des GPU, ouvrez une invite de commandes (sur Windows) ou un terminal (sur Linux), puis exécutez nvidia-smi . |
PyTorch
Category | Valeur |
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Versions prises en charge | 1.9.0 (Linux, Windows 2019) |
Éditions DSVM prises en charge | Windows Server 2019 Linux |
Comment est-il configuré et installé sur la machine virtuelle DSVM ? | Installé dans Python, environnements conda 'py38_default', 'py38_pytorch' |
Comment l’exécuter | Sur le terminal, activez l'environnement approprié, puis exécutez Python. * JupyterHub : Connectez-vous, puis ouvrez le répertoire PyTorch pour obtenir des exemples. |
TensorFlow
Category | Valeur |
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Versions prises en charge | 2.5 |
Éditions DSVM prises en charge | Windows Server 2019 Linux |
Comment est-il configuré et installé sur la machine virtuelle DSVM ? | Installé dans Python, environnements conda 'py38_default', 'py38_tensorflow' |
Comment l’exécuter | Dans le terminal, activez l'environnement approprié, puis lancez Python. * Jupyter : Connectez-vous à Jupyter ou JupyterHub, puis ouvrez le répertoire TensorFlow pour obtenir des exemples. |