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Spezifizierung von Deep Learning in einer ECS Amazon-Aufgabendefinition
Um beschleunigte Deep Learning-Container von Habana Gaudi auf Amazon auszuführenECS, muss Ihre Aufgabendefinition die Container-Definition für einen vorgefertigten Container enthalten, der das Deep-Learning-Modell für TensorFlow oder PyTorch mithilfe von Habana SynapseAI bedient, das von Deep Learning Containers bereitgestellt wird. AWS
Das folgende Container-Image hat 2.7.0 und Ubuntu 20.04. TensorFlow Eine vollständige Liste vorgefertigter Deep Learning Containers, die für die Gaudi-Beschleuniger von Habana optimiert sind, wird auf geführt. GitHub Weitere Informationen finden Sie unter Habana Training Containers
763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training-habana:2.7.0-hpu-py38-synapseai1.2.0-ubuntu20.04
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Aufgabendefinition für Linux-Container auf AmazonEC2, in der die zu verwendende Syntax angezeigt wird. In diesem Beispiel wird ein Bild verwendet, das das Habana Labs System Management Interface Tool (HL-SMI) enthält, das Sie hier finden: vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614
{ "family": "dl-test", "requiresCompatibilities": ["EC2"], "placementConstraints": [ { "type": "memberOf", "expression": "attribute:ecs.os-type == linux" }, { "type": "memberOf", "expression": "attribute:ecs.instance-type == dl1.24xlarge" } ], "networkMode": "host", "cpu": "10240", "memory": "1024", "containerDefinitions": [ { "entryPoint": [ "sh", "-c" ], "command": ["hl-smi"], "cpu": 8192, "environment": [ { "name": "HABANA_VISIBLE_DEVICES", "value": "all" } ], "image": "vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614", "essential": true, "name": "tensorflow-installer-tf-hpu" } ] }