Machine learning
aise / TensorFlow 1.4 Python 2.7 NVidia GPU Production

A pre-configured and fully integrated software stack with TensorFlow, an open source software library for machine learning, and Python 2.7. It provides a stable and tested execution environment for training, inference, or running as an API service. The stack can be easily integrated into continuous integration and deployment workflows. It is designed for short and long-running high-performance tasks and optimized for running on NVidia GPU.

Конструктор:
Machine Learning
Tensorflow
tensorflow
1.4.0
Python
python
2.7.14
Cuda
cuda
9.0.176
Cudnn
cudnn
7.0.5
Nvidia drivers
cuda_only-nvidia_drivers
384.98
Preset
development_preset
CloudsInstallContainersСкачатьConfiguration

Использование

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.

Launch in clouds
Aws ec2 Google cloud platform Digital ocean
Install
Установка в Linux

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/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/installer:nub_tgz/setup | sh

Во время установки вас попросят выполнить через sudo несколько операций с правами администратора.

Как использовать

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.

Архив для скачивания

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.

machine_learning-9eo3ycmrh6l2.tar.gz
1.8 GB
Скачать
Run a container
Alpine 3.8
Ubuntu 18.04
Debian 9
CentOS 7
Docker

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM alpine:3.8
RUN apk add sudo libcap tar
RUN adduser -S -h /jet -s /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/Dockerfile?os=alpine_3.8'

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM ubuntu:18.04
RUN \
  echo "tzdata tzdata/Areas select Etc" | debconf-set-selections; \
  echo "tzdata tzdata/Zones/Etc select Universal" | debconf-set-selections; \
  apt-get update && \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive DEBCONF_NONINTERACTIVE_SEEN=true \
      apt-get install -y tzdata netbase sudo wget libcap2-bin
RUN useradd --system -m --home /jet --shell /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/Dockerfile?os=ubuntu_18.04'

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM debian:9-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y netbase sudo wget libcap2-bin
RUN useradd --system -m --home /jet --shell /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/Dockerfile?os=debian_9'

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM centos:7
RUN yum install -y sudo wget libcap
RUN useradd --system -m --home /jet --shell /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.jetware.io/appliances/aise/tensorflow14_python2_cuda9-171219/file/container:docker/Dockerfile?os=centos_7'
Download a virtual machine
Ubuntu 14.04
VMWare
machine_learning-9eo3ycmrh6l2-vmware-ubuntu_14.04.zip
1.96 GB
Скачать
VirtualBox
machine_learning-9eo3ycmrh6l2-virtualbox-ubuntu_14.04.ova
2.1 GB
Скачать
Qemu/KVM
machine_learning-9eo3ycmrh6l2-qemu-ubuntu_14.04.qcow2.gz
Скачать

Доступ к виртуальной машине возможен через консоль или по SSH:

Login: jet
Password: jet

Configuration

Main settings
Full configuration
Full system configuration and quick start guide
Logo podval
© 2016— Jetware team