亚马逊EC2培训深度模型流程

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想加快机器学习模型的部署，但是您不想花费大量时间来配置环境吗？ AWS深度学习容器（DL容器）提供了完美的解决方案。 这些容器已经预装了主流深度学习框架，使您可以快速启动项目而不从头开始构建环境。 可以将机器学习功能集成到亚马逊EK，Kubernetes，Amazon ECS和EC2的容器化应用程序中。 在本教程中，您将通过Amazon EC2实例使用深度学习容器训练Tensorflow机器学习模型。

文章目录崩溃1。注册一个AWS帐户。 2。配置Amazon ECR访问权限。启动AWS深度学习基础实例。连接到实例5。登录到Amazon ECR6。 注册一个AWS帐户

AWS官方网站地址：单击访问（免费12个月Amazon EC2免费）

AWS帐户需要在您启动本教程之前。 该教程使用AWS深度学习容器，不包括其他费用。 您只需支付您使用的Amazon C5.large实例即可。 完成教程结束步骤后，成本预计不会超过1美元。

注册过程：“ Amazon Cloud Technology帐户注册流程图”

2的访问。配置Amazon ECR

访问深度学习容器图像存储在Amazon弹性容器注册表（ECR）中，Amazon弹性容器注册表（ECR），托管Docker容器注册表旨在允许开发人员轻松存储，管理，管理和部署Dobloy Dobloy Docloment Docker Docker Images。 此步骤分配IAM用户提供对Amazon ECR的访问权限（使用Amazonecs_fullaccess策略）。

步骤如下：

1。转到IAM控制台

打开AWS管理控制台，在搜索框中输入IAM，然后单击以打开IAM控制台。

2。选择用户

在控制台左侧的导航栏中选择用户。

3。在“用户详细信息”页面上添加用户权限

，单击“添加权限”。

4。附加ECS完整访问策略

直接附加现有策略，在搜索框中输入“ ECS_FULLACSES”，查看策略，单击“审查”并添加“允许”。

5。在IAM用户摘要页面上添加Inline Policy

，单击“添加内联策略”。

6。粘贴JSON策略

切换到JSON选项卡并粘贴以下策略内容：

{“ version”：“ 2012-10-17”，“ 2012-10-17”，“语句”：[action'：“ action”：“ action”：“ ecr：” ecr：“ ecr：” ec：*feact''effect'：“ forcept”：“ load”，“ load”，“ resource”，“”：“”：“”*}

3。在本教程中，您将启动一个基于AWS深度学习的AMI实例。 AWS使用AWS深度学习容器，其基于AWS深度学习的AMIS预先安装了所需的依赖项（例如Nvidia驱动程序，Docker，Nvidia-Docker等）。 这些容器可与任何AMI一起使用。

1。转到Amazon EC2控制台

打开AWS管理控制台，搜索并选择Amazon EC2，然后输入EC2服务控制台。

2。在Amazon EC2控制台

中启动EC2实例，然后单击启动实例按钮。

3。在左侧的“ AWS市场”选项卡中选择基于AWS的AWS深度学习，搜索“基于深度学习的Ubuntu”，选择基于深度学习的AMI（Ubuntu），然后选择基于深度学习的AMI（Amai Linux）。

4。选择实例类型

选择一个亚马逊EC2实例类型。 尽管我们建议使用本教程的C5.large实例，但您也可以根据您的需求选择其他实例类型，包括GPU实例（G4，G5，P3，P4等）。

单击“评论”并启动。

5。启动一个实例

查看实例详细信息后，单击“开始”。

6。在

页面上创建并下载键对

，创建一个新的密钥对，然后下载键对作为名称。 将钥匙存储在安全的地方。该实例以后无法访问。

如果有可用的密钥对，您还可以选择现有的键对。

7。查看实例详细信息

在亚马逊EC2控制台中，选择实例ID以查看新创建的实例的详细信息。

iv。在此步骤中连接到实例

，AWS使用SSH连接到新启动的实例。 以下步骤适用于Mac/Linux环境：如果您使用的是Windows，则可以通过参考教程的步骤4来做到这一点。

1。查找并复制实例的公共DNS

实例描述页面复制您的Amazon EC2实例（IPv4地址）的公共DNS。

2. Open the command line terminal

In the terminal, switch to the directory where the security key is stored, and then use the SSH command to connect to the instance:

cd /Users//Downloads/chmod 0400 ssh -L localhost:8888:localhost:8888 -i ubuntu@

3。安装docker

docker：

sudo pkill -f“ pkill -f” '5。 登录到Amazon ECR'class =“ ph-id”>

。 登录到亚马逊ECR

AWS深度学习容器图像托管在Amazon弹性容器注册表（ECR）上，这是一个完全管理的Docker容器注册表，使开发人员更容易存储，管理和部署容器图像。 此步骤将帮助您登录ECR并验证服务访问。

1。配置AWS凭据

您必须提供AWS访问密钥ID和专用访问密钥。 如果您没有信息，则可以通过AWS控制台创建它们。

2。登录到亚马逊ECR

通过以下命令登录到亚马逊ECR登录到亚马逊ECR：

sudo su-$（aws ecr ecr get-login - us-clie-clude-email-email-email-engure-email-ivistry-ivistr-ids-ivistr-iDs-iDS-iDS 763104351884）在成功执行后，您将在成功执行后，使用深度学习容器运行TensorFlow训练'class =“ ph-id”>

6。使用深度学习容器

接下来，AWS将使用AWS深度学习容器镜和Python 3.6进行TensorFlow培训。

1。运行AWS深度学习容器

使用以下命令在您的Amazon EC2实例上启动AWS深度学习容器映像：如果未下载映像，则命令将自动拉动图像。

使用CPU示例：

docker run-it 7631043518844.dkr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training:2.8.0-cpu-py39-ubuntu20.04-e3

p> p> p> vuntu204-e34-e3

“ Nvidia-Docker”而不是“ Docker”。 完成后，Bash是一个包含您的将军的容器

2。绘制训练示例模型

aws aws克隆keras储存库。这是python脚本训练模型的一个示例：

git克隆https://github.com/gilinachum/keras/keras

3。开始训练

通过运行以下cn命令进行以下命令：

此时，AWS深度学习容器已经开始培训。

7的结束。完成资源

完成教程后，终止未使用的资源以节省成本非常重要。 这是终止本教程中创建的EC2实例的方法：

1。在Amazon EC2 Console

中选择“运行实例”，然后选择“运行实例”。

2。结束EC2实例

选择您创建的Amazon EC2实例，然后选择“操作”>“实例状态”>“终点”。

3。确认终止

系统要求您检查实例是否已结束。 单击是，完成确认。

注意：此过程可能需要几秒钟才能完成。当实例终止时，您会看到实例状态为“结束”。

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