التعلم العميق وأطر الذكاء الاصطناعي ل Azure Data Science VM
يتم سرد أطر التعلم العميق على DSVM أدناه.
كودا, cuDNN, نفيديا سائق
| الفئة | القيمة |
|---|---|
| الإصدار (الإصدارات) المدعومة | 11 |
| إصدارات DSVM المدعومة | Windows Server 2019 Ubuntu 18.04 |
| كيف يتم تكوينه / تثبيته على DSVM؟ | نفيديا-smi متاح على مسار النظام. |
| كيفية تشغيله | افتح موجه الأوامر (على Windows) أو محطة طرفية (على Linux)، ثم قم بتشغيل nvidia-smi. |
هوروفود
| الفئة | القيمة |
|---|---|
| الإصدار (الإصدارات) المدعومة | 0.21.3 |
| إصدارات DSVM المدعومة | Ubuntu 18.04 |
| كيف يتم تكوينه / تثبيته على DSVM؟ | يتم تثبيت Horovod في بايثون 3.5 |
| كيفية تشغيله | تنشيط البيئة الصحيحة في المحطة الطرفية، ومن ثم قم بتشغيل بايثون. |
واجهة إدارة نظام NVidia (nvidia-smi)
| الفئة | القيمة |
|---|---|
| الإصدار (الإصدارات) المدعومة | |
| إصدارات DSVM المدعومة | Windows Server 2019 Ubuntu 18.04 |
| ما الغرض منه؟ | أداة NVIDIA للاستعلام عن نشاط وحدة معالجة الرسومات |
| كيف يتم تكوينه / تثبيته على DSVM؟ | nvidia-smi على مسار النظام. |
| كيفية تشغيله | على جهاز ظاهري مزود بوحدة معالجة الرسومات، افتح موجه أوامر (على Windows) أو محطة طرفية (على Linux)، ثم قم بتشغيل nvidia-smi. |
بيغ تورش
| الفئة | القيمة |
|---|---|
| الإصدار (الإصدارات) المدعومة | 1.9.0 (أوبونتو 18.04، Windows 2019) |
| إصدارات DSVM المدعومة | Windows Server 2019 Ubuntu 18.04 |
| كيف يتم تكوينه / تثبيته على DSVM؟ | مثبتة في بايثون ، بيئات كوندا "py38_default" ، "py38_pytorch" |
| كيفية تشغيله | المحطة الطرفية: تنشيط البيئة الصحيحة ثم قم بتشغيل Python. * JupyterHub: الاتصال ثم افتح دليل PyTorch للعينات. |
TensorFlow
| الفئة | القيمة |
|---|---|
| الإصدار (الإصدارات) المدعومة | 2.5 |
| إصدارات DSVM المدعومة | Windows Server 2019 Ubuntu 18.04 |
| كيف يتم تكوينه / تثبيته على DSVM؟ | مثبتة في بايثون ، بيئات كوندا "py38_default" ، "py38_tensorflow" |
| كيفية تشغيله | المحطة الطرفية: تنشيط البيئة الصحيحة ثم قم بتشغيل Python. * Jupyter: الاتصال إلى Jupyter أو JupyterHub ، ثم افتح دليل TensorFlow للعينات. |