Deep Learning- en AI-frameworks voor de Azure Data Science VM

Deep Learning-frameworks op de DSVM worden hieronder vermeld.

CUDA-, cuDNN-, NVIDIA-stuurprogramma

Categorie Waarde
Ondersteunde versie(s) 11
Ondersteunde DSVM-edities Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
Hoe wordt deze geconfigureerd/geïnstalleerd op de DSVM? nvidia-smi is beschikbaar op het systeempad.
Hoe u deze kunt uitvoeren Open een opdrachtprompt (op Windows) of een terminal (in Linux) en voer nvidia-smi uit.

Horovod

Categorie Waarde
Ondersteunde versie(s) 0.21.3
Ondersteunde DSVM-edities Ubuntu 18.04
Hoe wordt deze geconfigureerd/geïnstalleerd op de DSVM? Horovod is geïnstalleerd in Python 3.5
Hoe u deze kunt uitvoeren Activeer de juiste omgeving op de terminal en voer vervolgens Python uit.

NVidia System Management Interface (nvidia-smi)

Categorie Waarde
Ondersteunde versie(s)
Ondersteunde DSVM-edities Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
Waar is het voor? NVIDIA-hulpprogramma voor het uitvoeren van query's op GPU-activiteit
Hoe wordt deze geconfigureerd/geïnstalleerd op de DSVM? nvidia-smi is op het systeempad.
Hoe u deze kunt uitvoeren Open op een virtuele machine met GPU's een opdrachtprompt (op Windows) of een terminal (in Linux) en voer vervolgens nvidia-smi uit.

PyTorch

Categorie Waarde
Ondersteunde versie(s) 1.8.1 (Ubuntu 18.04, Windows 2019)
Ondersteunde DSVM-edities Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
Hoe wordt deze geconfigureerd/geïnstalleerd op de DSVM? Geïnstalleerd in Python, conda-omgeving 'py38_pytorch'
Hoe u deze kunt uitvoeren Terminal: Activeer de juiste omgeving en voer vervolgens Python uit.
* JupyterHub:Verbinding maken en open vervolgens de map PyTorch voor voorbeelden.

TensorFlow

Categorie Waarde
Ondersteunde versie(s) 2,5
Ondersteunde DSVM-edities Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
Hoe wordt deze geconfigureerd/geïnstalleerd op de DSVM? Geïnstalleerd in Python, conda-omgeving 'py38_tensorflow'
Hoe u deze kunt uitvoeren Terminal: Activeer de juiste omgeving en voer vervolgens Python uit.
* Jupyter: Verbinding maken naar Jupyter of JupyterHuben open vervolgens de map TensorFlow voor voorbeelden.