Defina el entorno para el script de su algoritmo - Amazon Braket

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Defina el entorno para el script de su algoritmo

Amazon Braket admite tres entornos definidos por contenedores para su script de algoritmo:

  • Un contenedor base (el predeterminado, si no image_uri se especifica ningún valor)

  • Un contenedor con Tensorflow y PennyLane

  • Un contenedor con y PyTorch PennyLane

En la siguiente tabla se proporcionan detalles sobre los contenedores y las bibliotecas que incluyen.

Contenedores Amazon Braket
Tipo PennyLane con TensorFlow PennyLane con PyTorch Pennylane

Base

292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:latest amazon-braket-tensorflow-jobs

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:último amazon-braket-pytorch-jobs

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:último amazon-braket-base-jobs

Bibliotecas heredadas

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

Bibliotecas adicionales

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • redes

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobug

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-Lightning-GPU

  • cuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • redes

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobug

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-Lightning-GPU

  • cuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • ipykernel

  • matplotlib

  • redes

  • numpy

  • openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • protobug

  • psi4

  • rsa

  • scipy

Puede ver y acceder a las definiciones de contenedores de código abierto en amazon-braket-containersaws/. Elija el contenedor que mejor se adapte a su caso de uso. El contenedor debe estar en Región de AWS desde el que invoca su trabajo híbrido. Para especificar la imagen del contenedor al crear un trabajo híbrido, añada uno de los tres argumentos siguientes a la create(…​) llamada en el script del trabajo híbrido. Puede instalar dependencias adicionales en el contenedor que elija durante el tiempo de ejecución (a costa del inicio o del tiempo de ejecución), ya que Amazon Los contenedores Braket tienen conectividad a Internet. El siguiente ejemplo corresponde a la región us-west-2.

  • Imagen base image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.0-cpu-py39-ubuntu22.04" amazon-braket-base-jobs

  • Imagen de Tensorflow image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04" amazon-braket-tensorflow-jobs

  • PyTorch imagen image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04" amazon-braket-pytorch-jobs

image-urisTambién se puede recuperar mediante la función de retrieve_image() Amazon Braket. SDK El siguiente ejemplo muestra cómo recuperarlos del us-west-2 Región de AWS.

from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework

image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2")
image_uri_tf = retrieve_image(Framework.PL_TENSORFLOW, "us-west-2")
image_uri_pytorch = retrieve_image(Framework.PL_PYTORCH, "us-west-2")