Defina o ambiente para seu script de algoritmo - Amazon Braket

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Defina o ambiente para seu script de algoritmo

O Amazon Braket oferece suporte a ambientes definidos por contêineres para seu script de algoritmo:

  • Um contêiner base (o padrão, se nenhum image_uri for especificado)

  • Um contêiner com CUDA-Q

  • Um contêiner com Tensorflow e PennyLane

  • Um contêiner com PyTorch PennyLane, e CUDA-Q

A tabela a seguir fornece detalhes sobre os contêineres e as bibliotecas que eles incluem.

Contêineres Amazon Braket
Tipo Base CUDA-Q TensorFlow PyTorch

URI da imagem

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

Bibliotecas herdadas

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • botocore

  • boto3

  • crepúsculo

  • matplotlib

  • numpy

  • pandas

  • PennyLane

  • PennyLane-Relâmpago

  • qiskit-braket-provider

  • solicitações

  • treinamento de fazendeiros

  • scikit-learn

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

Bibliotecas adicionais

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • kernel ipy

  • matplotlib

  • redes

  • numpy

  • openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • scipy

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • solucionadores cudaq

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • kernel ipy

  • keras

  • matplotlib

  • redes

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-GPU Lightning

  • CuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • kernel ipy

  • keras

  • matplotlib

  • redes

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-GPU Lightning

  • CuQuantum

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • solucionadores cudaq

Você pode visualizar e acessar as definições de contêiner de código aberto em aws/ amazon-braket-containers. Escolha o contêiner que melhor se adequa ao seu caso de uso. Você pode usar qualquer uma das AWS regiões disponíveis no Braket (us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2), mas a região do contêiner deve corresponder à região do seu trabalho híbrido. Especifique a imagem do contêiner ao criar um trabalho híbrido adicionando um dos três argumentos a seguir à sua create(…​) chamada no script de trabalho híbrido. Você pode instalar dependências adicionais no contêiner escolhido em tempo de execução (ao custo da inicialização ou do tempo de execução) porque os contêineres Amazon Braket têm conectividade com a Internet. O exemplo a seguir é para a região us-west-2.

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

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

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

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

Eles também image-uris podem ser recuperados usando a retrieve_image() função no SDK do Amazon Braket. O exemplo a seguir mostra como recuperá-los do Região da AWS us-west-2.

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")