亚马逊云配置深度学习环境

开发环境

对于MacOS来说没无法cuda，所以用的是mps后端计算，所以也无法打印GPU数量和型号。

torch.backends.mps.is_available()

如果使用PopOS的话，可以选择自带英伟达驱动的镜像，这样就可以免去复杂的驱动安装流程。
在这里插入图片描述

EC2 (自己安装驱动）

   sudo apt update
   sudo apt install ubuntu-drivers-common -y
   ubuntu-drivers devices
   sudo apt install nvidia-driver-535-server -y
   sudo modprobe nvidia
   nvidia-smi
   sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
   pip3 install torch torchvision torchaudio

在这里插入图片描述

这里提醒根卷一定要大，我这里安装完nvdia driver和nvcc以及pytorch之后使用了15G的磁盘空间。
在这里插入图片描述

EC2 (深度学习AMI)

亚马逊云内置了安装好驱动的AMI，这里我选择了Pytorch 2+的版本。
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进入OS可以看到驱动已经安装完毕：
在这里插入图片描述
然后切换到虚拟环境使用Pytorch：

conda activate pytorch

import torch

print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.get_device_name(1))

Sagemaker notebook

在这里插入图片描述

Sagemaker studio

TBD

N-docker

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh ./get-docker.sh --dry-run
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg   && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list |     sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' |     sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3