Wenn ich die GPU durch Versuch und Irrtum des maschinellen Lernens verwenden möchte, verwende ich AWS, da mein eigener PC keine GPU hat. Der Weg zu dieser Zeit.
Umgebung
Mieten Sie eine GPU-Instanz
Durchsuchen Sie den AWS Marketplace nach "Deep Learning AMI" und wählen Sie das angezeigte AMI aus. (Ich werde diesmal Ubuntu verwenden)
Wählen Sie als Instanztyp "g2.2xlarge"
Einstellungen für Instanzdetails. Hier ist die IAM-Rolle angemessen. Wenn möglich, machen Sie es zu einer Spot-Instanz und es wird billiger
Sicherheitsgruppeneinstellungen Ändern Sie die SSH-Verbindungsquelle von der Standardeinstellung 0.0.0.0/0 in "Meine IP".
Erstellen.
Richten Sie die SSH-Übertragung ein
Laden Sie das Schlüsselpaar (* .pem) herunter und konvertieren Sie es mit PuTTYgen in eine PPK-Datei.
Öffnen Sie im TeraTerm-Menü [Einstellungen]> [SSH-Übertragung].
Geben Sie unter [Hinzufügen] 8888 für [Lokaler Port], localhost für [Remote-Host] und 8888 für [Port] ein. Geben Sie nichts in [Hören] ein. (Es ist wichtig, dass der Remote-Host localhost ist. Das Übertragungsziel von der SSH-Verbindung ist der Computer selbst.)
Melden Sie sich am Terminal an
Geben Sie [email protected] als Hostnamen ein.
Wählen Sie als Authentifizierungsmethode [RSA / ... Schlüssel verwenden] und geben Sie die PPK-Datei (von PuTTY konvertiert) als privaten Schlüssel an.
Starten Sie nach dem Anmelden jupyter.
$ jupyter notebook
Im Browser anzeigen Die Anmelde-URL wird im Terminal angezeigt. Geben Sie diese URL im Browser ein, um sie zu öffnen.
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