автордың кітабынан сөз тіркестері Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения
Jupyter Notebook — это браузерная среда, которая позволяет комбинировать живой код с текстом, изображениями и визуализациями и которая стала одним из главных инструментов исследователей данных по всему миру. Созданными в Jupyter блокнотами легко поделиться. Скриншот Jupyter Notebook в действии показан на рис. 1.2.
Когда облачный экземпляр будет запущен, вы сможете войти в копию Jupyter Notebook. Давайте разберемся, что же делать дальше.
Начать работу с Google Cloud также довольно просто:
1. Найдите VM для глубокого обучения на GCP Marketplace.
2. Нажмите Запустить на Compute Engine.
3. Дайте экземпляру имя и присвойте его ближайшему местоположению.
4. Установите тип машины 8 vCPUs.
5. Установите графический процессор на 1 K80.
6. Убедитесь, что в разделе Framework выбран PyTorch 1.0.
7. Установите флажок Установить NVIDIA GPU автоматически при первом запуске?
8. Установите загрузочный диск на SSD-диск постоянного хранения данных.
9. Нажмите Развернуть. Для полного развертывания виртуальной машины потребуется около пяти минут.
10. Чтобы подключиться к Jupyter в экземпляре, убедитесь, что вы вошли в правильный проект в gcloud, и выполните эту команду:
gcloud compute ssh _INSTANCE_NAME_ -- -L 8080:localhost:8080
Плата за Google Cloud должна составлять около 70 центов в час, что делает его самым дешевым из трех основных облачных провайдеров.
Однако придется платить за выделенное место его хранения, даже если экземпляр выключен. Имейте это в виду. Чтобы полностью удалить экземпляр и хранилище, выберите параметр завершения.
Не забудьте закрыть свой экземпляр, если не используете его! Это можно сделать, кликнув правой кнопкой мыши на экземпляре в веб-интерфейсе и завершив работу. Это закроет экземпляр, и вы таким образом не будете платить за него, пока он не запущен.
Создать платформу для глубокого обучения в AWS невероятно просто:
1. Войдите в консоль AWS.
2. Выберите EC2 и нажмите Launch Instance.
3. Найдите параметр Deep Learning AMI (Ubuntu) и выберите его.
4. Выберите p2.xlarge в качестве типа вашего экземпляра.
5. Запустите экземпляр, либо создав новую пару ключей, либо повторно используя существующую пару ключей.
6. Подключитесь к экземпляру, используя SSH и перенаправив порт 8888 на локальном компьютере на экземпляр:
ssh -L localhost:8888:localhost:8888 \
-i your .pem filename ubuntu@your instance DNS
7. Запустите Jupyter Notebook, введя jupyter notebook. Скопируйте сгенерированный URL-адрес и вставьте его в браузер для доступа к Jupyter.
Использование Colab не требует усилий с вашей стороны. Однако если вы хотите больше контроля над системой или доступа к Secure Shell (SSH) — вашему экземпляру в облаке, — то давайте посмотрим, что предлагают поставщики облачных услуг.
https://colab.research.google.com/) — это в основном бесплатная среда Jupyter Notebook, не требующая установки. Понадобится лишь учетная запись Google, чтобы настроить свои собственные блокноты. На рис. 1.1 показан скриншот блокнота, созданного в Colab.