A pre-configured and fully integrated minimal runtime environment with TensorFlow, an open source software library for machine learning, Keras, an open source neural network library, Jupyter Notebook, a browser-based interactive notebook for programming, mathematics, and data science, and the Python programming language. The stack is built with the Intel MKL and MKL-DNN libraries and optimized for running on CPU.
Вы можете установить аплайнс на любой новый или уже существующий Linux-сервер, скачать и запустить виртуальную машину, использовать базовый образ для Docker или Vagrant, или запустить новый инстанс облачной платформы, VPS или выделенный сервер у провайдеров хостинга, поддерживающих эту возможность.
Вы можете установить сборку непосредственно на любую ОС Linux с 64-битным ядром (>=2.6.32). Выполните в коммандной строке:
curl -L http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow110_keras22_python36_mkl_notebook-180906/file/installer:nub_tgz/setup | sh
Во время установки вас попросят выполнить через sudo
несколько операций с правами администратора.
Для входа в окружение или запуска команд в окружении используется утилита /jet/enter
. При запуске утилиты без аргументов будет запущена оболочка командной строки. В качестве аргументов можно указывать команды, эти команды будут запущены внутри окружения.
Например, для старта сервисов из окружения можно выполнить /jet/enter start
. Для запуска клиента mysql внутри окружения можно выполнить /jet/enter mysql
; или выполнить сначала /jet/enter
и затем ввести mysql
.
Скачайте архив, распакуйте его в каталог ‘/jet’, завершите установка аплайнса выполнив команду /jet/enter /jet/own/bin/fasten
и запустите сервисы командой /jet/enter start
.
aise_data_science_lab-11p4e8ysl851.tar.gz
|
1.01 GB
|
Alpine 3.8 | Ubuntu 18.04 | Debian 9 | CentOS 7 |
Docker | Скопируйте
или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:
Скопируйте
или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:
Скопируйте
или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:
Скопируйте
или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:
|
Ubuntu 14.04 |
Доступ к виртуальной машине возможен через консоль или по SSH:
Login: | jet |
Password: | jet |
Конфигурационный файл: | /jet/etc/jupyter_notebook/jupyter_notebook_config.py Адрес: | http://адрес_сервера:8888 Пароль: | пустой