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スクリプトを実行するようにハイブリッドジョブインスタンスを設定する
アルゴリズムによっては、要件が異なる場合があります。デフォルトでは、Amazon Braket はアルゴリズムスクリプトをml.m5.large
インスタンスで実行します。ただし、次のインポート引数と設定引数を使用してハイブリッドジョブを作成するときに、このインスタンスタイプをカスタマイズできます。
from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge"), # Use NVIDIA Tesla V100 instance with 4 GPUs. ... ),
埋め込みシミュレーションを実行していて、デバイス設定でローカルデバイスを指定している場合、instanceCount を指定して 1 InstanceConfig で複数のインスタンスを追加でリクエストできます。 instanceCount 上限は 5 です。例えば、次のように 3 つのインスタンスを選択できます。
from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA Tesla V100 ... ),
複数のインスタンスを使用する場合は、データ並列機能を使用してハイブリッドジョブを分散することを検討してください。この QML の並列化トレーニング
次の 3 つの表は、標準、コンピューティング最適化、高速コンピューティングインスタンスで使用可能なインスタンスタイプと仕様の一覧です。
注記
Hybrid Jobs のデフォルトの従来のコンピューティングインスタンスクォータを表示するには、Amazon Braket Quotas」ページを参照してください。
スタンダードインスタンス | vCPU | 「メモリ」 |
---|---|---|
ml.m5.large (デフォルト) |
2 |
8 GiB |
ml.m5.xlarge |
4 |
16 GiB |
ml.m5.2xlarge |
8 |
32 GiB |
ml.m5.4xlarge |
16 |
64 GiB |
ml.m5.12xlarge |
48 |
192 GiB |
ml.m5.24xlarge |
96 |
384 GiB |
ml.m4.xlarge |
4 |
16 GiB |
ml.m4.2xlarge |
8 |
32 GiB |
ml.m4.4xlarge |
16 |
64 GiB |
ml.m4.10xlarge |
40 |
256 GiB |
コンピュート最適化インスタンス | vCPU | 「メモリ」 |
---|---|---|
ml.c4.xlarge |
4 |
7.5 GIB |
ml.c4.2xlarge |
8 |
15 GiB |
ml.c4.4xlarge |
16 |
30 GiB |
ml.c4.8xlarge |
36 |
192 GiB |
ml.c5.xlarge |
4 |
8 GiB |
ml.c5.2xlarge |
8 |
16 GiB |
ml.c5.4xlarge |
16 |
32 GiB |
ml.c5.9xlarge |
36 |
72 GiB |
ml.c5.18xlarge |
72 |
144 GiB |
ml.c5n.xlarge |
4 |
10.5 GiB |
ml.c5n.2xlarge |
8 |
21 GiB |
ml.c5d.4xlarge |
16 |
42 GiB |
ml.c5d.9xlarge |
36 |
96 GiB |
ml.c5d.18xlarge |
72 |
192 GiB |
高速コンピューティングインスタンス | vCPU | 「メモリ」 |
---|---|---|
ml.p2.xlarge |
4 |
61 GiB |
ml.p2.8xlarge |
32 |
488 GiB |
ml.p2.16xlarge |
64 |
732 GiB |
ml.p3.2xlarge |
8 |
61 GiB |
ml.p3.8xlarge |
32 |
244 GiB |
ml.p3.16xlarge |
64 |
488 GiB |
ml.g4dn.xlarge |
4 |
16 GiB |
ml.g4dn.2xlarge |
8 |
32 GiB |
ml.g4dn.4xlarge |
16 |
64 GiB |
ml.g4dn.8xlarge |
32 |
128 GiB |
ml.g4dn.12xlarge |
48 |
192 GiB |
ml.g4dn.16xlarge |
64 |
256 GiB |
注記
p3 インスタンスは us-west-1 では使用できません。ハイブリッドジョブがリクエストされた ML コンピューティングキャパシティをプロビジョニングできない場合は、別のリージョンを使用します。
各インスタンスは、30 GB のデータストレージ (SSD) のデフォルト設定を使用します。ただし、ストレージは、instanceType
を設定するのと同じ方法で調整できます。。次の例では、ストレージの合計を 50 GB に増やす方法を示します。
from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig( instanceType="ml.p3.8xlarge", volumeSizeInGb=50, ), ... ),
AwsSession
でデフォルトのバケットを設定します。
独自のAwsSession
インスタンスを使用すると、デフォルトの Amazon S3 バケットのカスタムロケーションを指定する機能など、柔軟性が向上します。デフォルトでは、 の Amazon S3 バケットの場所AwsSession
は事前設定されていますf"amazon-braket-{id}-{region}"
。ただし、 の作成時にデフォルトの Amazon S3 バケットの場所を上書きすることもできますAwsSession
。ユーザーは、次のコード例に示すように aws_session
パラメータを指定することで、オプションで AwsSession
オブジェクトを AwsQuantumJob.create()
メソッドに渡すことができます。
aws_session = AwsSession(default_bucket="amzn-s3-demo-bucket") # then you can use that AwsSession when creating a hybrid job job = AwsQuantumJob.create( ... aws_session=aws_session )