Mélytanulási és AI-keretrendszerek az Azure Adattudomány virtuális géphez

A DSVM mélytanulási keretrendszerei a következők:

CUDA, cuDNN, NVIDIA illesztőprogram

Kategória	Érték
Támogatott verziók	11
Támogatott DSVM-kiadások	Windows Server 2019 Linux
Hogyan van konfigurálva és telepítve a DSVM-en?	az nvidia-smi elérhető a rendszerútvonalon.
A futtatás menete	Nyisson meg egy parancssort (Windowson) vagy egy terminált (Linuxon), majd futtassa az nvidia-smi parancsot.

Horovod

Kategória	Érték
Támogatott verziók	0.21.3
Támogatott DSVM-kiadások	Linux
Hogyan van konfigurálva és telepítve a DSVM-en?	A Horovod telepítve van a Python 3.5-ben
A futtatás menete	Aktiválja a megfelelő környezetet a terminálon, majd futtassa a Pythont.

NVidia System Management Interface (nvidia-smi)

Kategória	Érték
Támogatott verziók
Támogatott DSVM-kiadások	Windows Server 2019 Linux
Mire használható?	NVIDIA-eszközként GPU-tevékenység lekérdezéséhez
Hogyan van konfigurálva és telepítve a DSVM-en?	nvidia-smi a rendszer elérési útján található.
A futtatás menete	Egy GPU-val rendelkező virtuális gépen nyisson meg egy parancssort (Windowson), vagy egy terminált (Linuxon), majd futtassanvidia-smi.

PyTorch

Kategória	Érték
Támogatott verziók	1.9.0 (Linux, Windows 2019)
Támogatott DSVM-kiadások	Windows Server 2019 Linux
Hogyan van konfigurálva és telepítve a DSVM-en?	Pythonban telepítve, conda környezetek "py38_default", "py38_pytorch"
A futtatás menete	A terminálon aktiválja a megfelelő környezetet, majd futtassa a Pythont. * JupyterHub: Csatlakozás, majd nyissa meg a PyTorch könyvtárat a mintákhoz.

TensorFlow

Kategória	Érték
Támogatott verziók	2,5
Támogatott DSVM-kiadások	Windows Server 2019 Linux
Hogyan van konfigurálva és telepítve a DSVM-en?	Pythonban telepítve, conda környezetek "py38_default", "py38_tensorflow"
A futtatás menete	A terminálon aktiválja a megfelelő környezetet, majd futtassa a Pythont. * Jupyter: Csatlakozás a Jupyterhez vagy a JupyterHubhoz, majd nyissa meg a TensorFlow könyvtárat a mintákhoz.