Azure Data Science VM 用のディープ ラーニングと AI のフレームワーク

以下の一覧では、DSVM でのディープ ラーニング フレームワークを示します。

CUDA、cuDNN、NVIDIA ドライバー

カテゴリ	値
サポートされるバージョン	11
サポートされている DSVM エディション	Windows Server 2019 Linux
DSVM での構成/インストール方法	nvidia-smi はシステム パスから実行できます。
実行方法	コマンド プロンプト (Windows) またはターミナル (Linux) を開いて、nvidia-smi を実行します。

Horovod

カテゴリ	値
サポートされるバージョン	0.21.3
サポートされている DSVM エディション	Linux
DSVM での構成/インストール方法	Horovod は、Python 3.5 にインストールされます
実行方法	ターミナルで適切な環境をアクティブ化した後、Python を実行します。

NVidia システム管理インターフェイス (nvidia-smi)

カテゴリ	値
サポートされるバージョン
サポートされている DSVM エディション	Windows Server 2019 Linux
何を目的としていますか?	GPU アクティビティをクエリするための NVIDIA ツール
DSVM での構成/インストール方法	nvidia-smi はシステム パス上にあります。
実行方法	GPU を備えた仮想マシンで、コマンド プロンプト (Windows の場合) またはターミナル (Linux の場合) を開き、nvidia-smi を実行します。

PyTorch

カテゴリ	値
サポートされるバージョン	1.9.0 (Linux、Windows 2019)
サポートされている DSVM エディション	Windows Server 2019 Linux
DSVM での構成/インストール方法	Python の conda 環境 "py38_default"、"py38_pytorch" にインストールされます
実行方法	ターミナル: 適切な環境をアクティブ化した後、Python を実行します。 * JupyterHub: 接続した後、サンプル用の PyTorch ディレクトリを開きます。

TensorFlow

カテゴリ	値
サポートされるバージョン	2.5
サポートされている DSVM エディション	Windows Server 2019 Linux
DSVM での構成/インストール方法	Python の conda 環境 "py38_default"、"py38_tensorflow" にインストールされます
実行方法	ターミナル: 適切な環境をアクティブ化した後、Python を実行します。 * Jupyter: Jupyter または JupyterHub に接続し、サンプル用の TensorFlow ディレクトリを開きます。