コンテナで機械学習を動かすKubeflow - Qiita
コンテナで機械学習を動かすKubeflow KubernetesでオーケストレートされたDockerコンテナでTensorflowを動かすKubeflowというツールがGithubに上がっていました。 https://github.com/google/kubeflow ためしに動かしてみました。 Kubeflowとは KubeflowはKubernetesで機械学習を動かすためのスケーラブルでポータブルな環境を提供します。 目的は"to provide a straightforward way for spinning up best of breed OSS solutions"とのことですので、OSSで機械学習基盤を実現するシンプルな構成を提供するというものだと思います。 Kubeflowには以下が含まれています。 JupyterHub Tensorflow Training Co
Ubuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみた - Qiita
機械学習ライブラリがいろいろあって目移りしますね。私もUbuntuにCaffe,Chainer,Tensorflowと一通り入れてみたのですが、それ以外にも欲張ってあれもこれもと入れているうちに、ライブラリの依存関係がおかしくなったり、入れ替えると戻らなくなったりして、5回ぐらいインストールし直していました。 さすがに辛くなってきたのでgoogle先生に尋ねたところ、docker内からGPU使えることがわかったので、備忘録を兼ねてご紹介します。NVIDIA Dockerを使います。 この記事のゴール NVIDIA Dockerをインストールして Caffe組み込み済みのイメージを作成して コンテナの中に入ってMNIST実行するまで NVIDIA Dockerとは何ぞい？ NVIDIA社の日本語説明ページが参考になりますが、ホストOS側にGPUのドライバがあって、dockerのコンテナ側にC
AWSのGPUインスタンス上のDockerコンテナでTensorFlow for Rを試す - INPUTしたらOUTPUT!
TensorFlow for RがRStudioからリリースされたので早速試してみた。環境構築が面倒になってきたのでEC2上にDocker環境を構築し、tensorflow+rstudioコンテナを作ったので手順をメモしとく。 項目 設定 リージョン オレゴン Amazon マシンイメージ CentOS 7 (x86_64) - with Updates HVM インスタンスタイプ g2.2xlarge ストレージの追加 EBS Cold HDD (sc1) 500GB CUDA 7.5 事前にCUDAのインストール、nouveauの無効化はしておくこと。 Docker, nvidia-dockerのインストール ホストとなるEC2にInstallation on CentOSに従ってインストールする。 # yumのリポジトリにDockerを追加 $ sudo tee /etc/yum.r
Free Dynamic DNS(DDNS) by POP3,IMAP4,FTP,HTTP-BASIC for Home Server, VPS | MyDNS.JP
www.thiroyoshi.mydns.jp is not accessible... Sorry. I do not know why this site is not working. If you know Administrator of this site, please contact directly. You may be able to see it in Google cache. For administrator ... MyDNS.JP did not received IP address from you over One week. Please check your notify system. If you restart notification of IP address, MyDNS.JP will apply your IP address t
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Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
