알고리즘 스크립트의 환경 정의 - Amazon Braket

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알고리즘 스크립트의 환경 정의

Amazon Braket은 알고리즘 스크립트의 컨테이너에서 정의한 환경을 지원합니다.

  • 기본 컨테이너(image_uri지정된 경우 기본값)

  • CUDA-Q가 있는 컨테이너

  • Tensorflow 및 PennyLane이 있는 컨테이너

  • PyTorch, PennyLane 및 CUDA-Q가 있는 컨테이너

다음 표에는 컨테이너와 컨테이너에 포함된 라이브러리에 대한 세부 정보가 나와 있습니다.

Amazon Braket 컨테이너
유형 Base CUDA-Q TensorFlow PyTorch

이미지 URI

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

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

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

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

상속된 라이브러리

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • botocore

  • boto3

  • dask

  • matplotlib

  • numpy

  • pandas

  • PennyLane

  • PennyLane-Lightning

  • qiskit-braket-provider

  • 요청

  • sagemaker-training

  • scikit-learn

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

추가 라이브러리

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • ipykernel

  • matplotlib

  • networkx

  • numpy

  • openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • ST4

  • rsa

  • scipy

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • cudaq-solver

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • networkx

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • ST4

  • rsa

  • PennyLane-Lightning-gpu

  • cuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • networkx

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • ST4

  • rsa

  • PennyLane-Lightning-gpu

  • cuQuantum

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • cudaq-solver

aws/amazon-braket-containers에서 오픈 소스 컨테이너 정의를 보고 액세스할 수 있습니다. 사용 사례에 가장 적합한 컨테이너를 선택합니다. Braket에서 사용 가능한 AWS 리전(us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2)을 사용할 수 있지만 컨테이너 리전은 하이브리드 작업의 리전과 일치해야 합니다. 하이브리드 작업을 생성할 때 하이브리드 작업 스크립트에서 create(…​) 호출에 다음 세 인수 중 하나를 추가하여 컨테이너 이미지를 지정합니다. Amazon Braket 컨테이너에는 인터넷 연결이 있으므로 런타임(시작 또는 런타임 비용) 시 선택한 컨테이너에 추가 종속성을 설치할 수 있습니다. 다음은 us-west-2 리전의 예입니다.

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

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

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

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

Amazon Braket SDK의 retrieve_image() 함수를 사용하여를 검색할 수도 image-uris 있습니다. 다음 예제는 us-west-2에서 검색하는 방법을 보여줍니다 AWS 리전.

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")