Définissez l'environnement de votre script d'algorithme - Amazon Braket

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Définissez l'environnement de votre script d'algorithme

Amazon Braket prend en charge les environnements définis par des conteneurs pour votre script d'algorithme :

  • Un conteneur de base (par défaut, si aucun conteneur n'image_uriest spécifié)

  • Un conteneur avec CUDA-Q

  • Un conteneur avec Tensorflow et PennyLane

  • Un conteneur avec PyTorch, PennyLane, et CUDA-Q

Le tableau suivant fournit des informations détaillées sur les conteneurs et les bibliothèques qu'ils incluent.

Conteneurs Amazon Braket
Type Base CUDA-Q TensorFlow PyTorch

URI de l'image

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

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest amazon-braket-cudaq-jobs

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

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

Bibliothèques héritées

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • botocore

  • boto3

  • dask

  • matplotlib

  • numpy

  • pandas

  • PennyLane

  • PennyLane-Éclair

  • qiskit-braket-provider

  • demandes

  • formation de sagemaker

  • scikit-learn

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

Bibliothèques supplémentaires

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • ipykernel

  • matplotlib

  • réseauxx

  • numpy

  • openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • RSA

  • scipy

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • Solveurs Cudaq

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • réseauxx

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • RSA

  • PennyLane-GPU Lightning

  • CuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • réseauxx

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • RSA

  • PennyLane-GPU Lightning

  • CuQuantum

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • Solveurs Cudaq

Vous pouvez consulter et accéder aux définitions de conteneurs open source sur aws/ amazon-braket-containers. Choisissez le contenant qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation. Vous pouvez utiliser n'importe laquelle des AWS régions disponibles dans Braket (us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2), mais la région du conteneur doit correspondre à la région correspondant à votre tâche hybride. Spécifiez l'image du conteneur lorsque vous créez une tâche hybride en ajoutant l'un des trois arguments suivants à votre create(…​) appel dans le script de tâche hybride. Vous pouvez installer des dépendances supplémentaires dans le conteneur que vous choisissez lors de l'exécution (au prix du démarrage ou de l'exécution) car les conteneurs Amazon Braket sont connectés à Internet. L'exemple suivant concerne la région us-west-2.

  • Image de base : image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest » amazon-braket-base-jobs

  • Image CUDA-Q : image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest » amazon-braket-cudaq-jobs

  • Image de Tensorflow : image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest » amazon-braket-tensorflow-jobs

  • PyTorch image : image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest » amazon-braket-pytorch-jobs

Ils image-uris peuvent également être récupérés à l'aide de la retrieve_image() fonction du SDK Amazon Braket. L'exemple suivant montre comment les récupérer depuis l'us-west-2 Région AWS.

from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework

image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2")
image_uri_cudaq = retrieve_image(Framework.CUDAQ, "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")