সুচিপত্র:

আমি কিভাবে AWS TensorFlow চালাব?
আমি কিভাবে AWS TensorFlow চালাব?

ভিডিও: আমি কিভাবে AWS TensorFlow চালাব?

ভিডিও: আমি কিভাবে AWS TensorFlow চালাব?
ভিডিও: How to Install ‎Google Chrome App on iPhone 2024, মে
Anonim

TensorFlow সক্রিয় করতে, Conda-এর সাথে DLAMI-এর একটি Amazon ইলাস্টিক কম্পিউট ক্লাউড (Amazon EC2) উদাহরণ খুলুন।

  1. CUDA 9.0 এবং MKL-DNN সহ Python 3-এ TensorFlow এবং Keras 2-এর জন্য, এই কমান্ডটি চালান: $source tensorflow_p36 সক্রিয় করুন।
  2. CUDA 9.0 এবং MKL-DNN সহ Python 2-এ TensorFlow এবং Keras 2-এর জন্য, এই কমান্ডটি চালান:

অনুরূপভাবে, টেনসরফ্লো কি AWS এ চলে?

টেনসরফ্লো ™ ডেভেলপারদের দ্রুত এবং সহজে ক্লাউডে গভীর শিক্ষা শুরু করতে সক্ষম করে। আপনি করতে পারা শুরু করুন এডব্লিউএস একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত সঙ্গে টেনসরফ্লো সঙ্গে অভিজ্ঞতা আমাজন SageMaker, স্কেলে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার একটি প্ল্যাটফর্ম।

এছাড়াও জেনে নিন, AWS TensorFlow কি? বিভাগ: টেনসরফ্লো চালু AWS টেনসরফ্লো একটি ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং (ML) লাইব্রেরি ব্যাপকভাবে হেভি-ওয়েট ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNNs) তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যার জন্য একাধিক হোস্টে একাধিক GPU ব্যবহার করে বিতরণ করা প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়।

এছাড়াও প্রশ্ন হল, আমি কিভাবে AWS মেশিন লার্নিং চালাব?

AWS ডিপ লার্নিং AMI ব্যবহার করে ডিপ লার্নিং শুরু করুন

  1. ধাপ 1: EC2 কনসোল খুলুন।
  2. ধাপ 1b: লঞ্চ ইনস্ট্যান্স বোতামটি বেছে নিন।
  3. ধাপ 2a: AWS ডিপ লার্নিং AMI নির্বাচন করুন।
  4. ধাপ 2b: বিস্তারিত পৃষ্ঠায়, চালিয়ে যান নির্বাচন করুন।
  5. ধাপ 3a: একটি উদাহরণের ধরন নির্বাচন করুন।
  6. ধাপ 3 বি: আপনার উদাহরণ চালু করুন।
  7. ধাপ 4: একটি নতুন ব্যক্তিগত কী ফাইল তৈরি করুন।
  8. ধাপ 5: আপনার ইনস্ট্যান্স স্ট্যাটাস দেখতে ভিউ ইনস্ট্যান্সে ক্লিক করুন।

আপনি কিভাবে একটি TensorFlow মডেল পরিবেশন করবেন?

  1. আপনার মডেল তৈরি করুন. ফ্যাশন MNIST ডেটাসেট আমদানি করুন। আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন এবং মূল্যায়ন করুন।
  2. আপনার মডেল সংরক্ষণ করুন.
  3. আপনার সংরক্ষিত মডেল পরীক্ষা করুন.
  4. TensorFlow সার্ভিং দিয়ে আপনার মডেল পরিবেশন করুন। প্যাকেজ উৎস হিসেবে টেনসরফ্লো সার্ভিং ডিস্ট্রিবিউশন ইউআরআই যোগ করুন: টেনসরফ্লো সার্ভিং ইনস্টল করুন।
  5. TensorFlow সার্ভিং-এ আপনার মডেলের জন্য একটি অনুরোধ করুন। REST অনুরোধ করুন।

প্রস্তাবিত: