Marcos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial para Azure Data Science Virtual Machine

Los marcos de aprendizaje profundo en DSVM se enumeran aquí:

CUDA, cuDNN, NVIDIA Driver

Category	Valor
Versiones compatibles	11
Ediciones de DSVM admitidas	Windows Server 2019 Linux
¿Cómo se configura e instala en DSVM?	nvidia-smi está disponible en la ruta de acceso del sistema.
Cómo ejecutarlo	Abra un símbolo del sistema (en Windows) o un terminal (en Linux) y ejecute nvidia-smi.

Horovod

Category	Valor
Versiones compatibles	0.21.3
Ediciones de DSVM admitidas	Linux
¿Cómo se configura e instala en DSVM?	Horovod se instala en Python 3.5
Cómo ejecutarlo	Active el entorno correcto en el terminal y, luego, ejecute Python.

NVidia System Management Interface (nvidia-smi)

Category	Valor
Versiones compatibles
Ediciones de DSVM admitidas	Windows Server 2019 Linux
¿Para qué se usa?	Como herramienta de NVIDIA para consultar la actividad de la GPU
¿Cómo se configura e instala en DSVM?	nvidia-smi está en la ruta de acceso del sistema.
Cómo ejecutarlo	En una máquina virtual con GPU, abra un símbolo del sistema (en Windows), o un terminal (en Linux), y ejecute nvidia-smi.

PyTorch

Category	Valor
Versiones compatibles	1.9.0 (Linux, Windows 2019)
Ediciones de DSVM admitidas	Windows Server 2019 Linux
¿Cómo se configura e instala en DSVM?	Instalado en Python, los entornos de Conda "py38_default", "py38_pytorch"
Cómo ejecutarlo	En el terminal, active el entorno adecuado y, luego, ejecute Python. * JupyterHub: conéctese y abra el directorio de PyTorch para obtener ejemplos.

TensorFlow

Category	Valor
Versiones compatibles	2.5
Ediciones de DSVM admitidas	Windows Server 2019 Linux
¿Cómo se configura e instala en DSVM?	Instalado en Python, los entornos de Conda "py38_default", "py38_tensorflow"
Cómo ejecutarlo	En el terminal, active el entorno correcto y, luego, ejecute Python. *Jupyter: conéctese a Jupyter o JupyterHub y abra el directorio TensorFlow para acceder a los ejemplos.