为算法脚本定义环境 - Amazon Braket

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为算法脚本定义环境

Amazon Braket 支持由容器为算法脚本定义的环境：

  • 基础容器（如果未指定，则image_uri为默认容器）

  • 装有 CUDA-Q 的容器

  • 一个装有 Tensorflow 的容器和 PennyLane

  • 一个带有 PyTorch PennyLane、和 CUDA-Q 的容器

下表提供了有关容器及其包含的库的详细信息。

亚马逊 Braket 容器
类型 基础 CUDA-Q TensorFlow PyTorch

图片 URI

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

继承的库

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • botocore

  • boto3

  • dask

  • matplotlib

  • numpy

  • pandas

  • PennyLane

  • PennyLane-闪电

  • qiskit-braket-provider

  • 请求

  • sagemaker-traing

  • scikit-learn

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

其他库

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • ipykernel

  • matplotlib

  • 网络x

  • numpy

  • openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • scipy

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • cudaq 求解器

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • 网络x

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-闪电般的 GPU

  • cuQuan

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • 网络x

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-闪电般的 GPU

  • cuQuan

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • cudaq 求解器

您可以在 aws/ amazon-braket-containers 上查看和访问开源容器定义。选择最符合您的用例的容器。你可以使用 Braket 中的任何可用 AWS 区域（us-east-1、us-west-1、us-west-2、eu-north-1、eu-west-2），但容器区域必须与混合作业的区域相匹配。通过在混合作业脚本中的create(…​)调用中添加以下三个参数之一，在创建混合作业时指定容器映像。由于 Amazon Braket 容器具有互联网连接，因此您可以在运行时将其他依赖项安装到您选择的容器中（以启动或运行时为代价）。以下示例适用于 us-west-2 区域。

  • 基本图片：image_uri= “292282985366.dkr。ecr.us-west-2.amazonaws.com/: latest” amazon-braket-base-jobs

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

  • Tensorflow 图片：image_uri= “292282985366.dkr。ecr.us-west-2.amazonaws.com/: latest” amazon-braket-tensorflow-jobs

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

image-uris也可以使用 Amazon Braket SDK 中的retrieve_image()函数进行检索。以下示例说明如何从 us-west- AWS 区域 2 中检索它们。

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")