Deep Learning- en AI-frameworks voor de Virtuele Machine van Azure Datawetenschap

Deep Learning-frameworks op de DSVM worden hier vermeld:

CUDA-, cuDNN-, NVIDIA-stuurprogramma

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

Horovod

Categorie	Weergegeven als
Ondersteunde versies	0.21.3
Ondersteunde DSVM-edities	Linux
Hoe wordt deze geconfigureerd en geïnstalleerd op de DSVM?	Horovod is geïnstalleerd in Python 3.5
Hoe u het kunt uitvoeren	Activeer de juiste omgeving in de terminal en voer Python uit.

NVidia System Management Interface (nvidia-smi)

Categorie	Weergegeven als
Ondersteunde versies
Ondersteunde DSVM-edities	Windows Server 2019 Linux
Waarvoor wordt het gebruikt?	Als NVIDIA-hulpprogramma voor het uitvoeren van query's op GPU-activiteit
Hoe wordt deze geconfigureerd en geïnstalleerd op de DSVM?	nvidia-smi bevindt zich op het systeempad.
Hoe u het kunt uitvoeren	Open op een virtuele machine met GPU's een opdrachtprompt (in Windows) of een terminal (op Linux) en voer vervolgens uit nvidia-smi.

PyTorch

Categorie	Weergegeven als
Ondersteunde versies	1.9.0 (Linux, Windows 2019)
Ondersteunde DSVM-edities	Windows Server 2019 Linux
Hoe wordt deze geconfigureerd en geïnstalleerd op de DSVM?	Geïnstalleerd in Python, conda-omgevingen 'py38_default', 'py38_pytorch'
Hoe u het kunt uitvoeren	Activeer in de terminal de juiste omgeving en voer Python uit. * JupyterHub: Connect en open vervolgens de PyTorch-map voor voorbeelden.

TensorFlow

Categorie	Weergegeven als
Ondersteunde versies	2.5
Ondersteunde DSVM-edities	Windows Server 2019 Linux
Hoe wordt deze geconfigureerd en geïnstalleerd op de DSVM?	Geïnstalleerd in Python, conda-omgevingen 'py38_default', 'py38_tensorflow'
Hoe u het kunt uitvoeren	Activeer in de terminal de juiste omgeving en voer Python uit. * Jupyter: Maak verbinding met Jupyter of JupyterHub en open vervolgens de TensorFlow-map voor voorbeelden.