如何在10分钟内搭建GPU深度学习环境Deep Learning for Coders实战教程【免费下载链接】course20Deep Learning for Coders, 2020, the website项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20Deep Learning for Coders是一个专注于为开发者提供实用深度学习知识的项目通过本教程你将快速掌握在不同平台上搭建GPU深度学习环境的方法让你能够轻松开始深度学习之旅。为什么选择GPU深度学习环境深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源而GPU凭借其强大的并行处理能力能够显著加速训练过程。对于Deep Learning for Coders项目来说搭建一个高效的GPU深度学习环境是开展后续学习和实践的基础。快速搭建GPU深度学习环境的3种方案方案一使用Google Colab完全免费Google Colab是一个提供免费GPU支持的在线Jupyter Notebook服务非常适合初学者快速上手。首先你可以通过点击项目中的链接打开任意章节的Notebook例如Introduction to Jupyter。或者访问Colab欢迎页面点击Github在搜索框中输入fastai/fastbook即可看到所有课程Notebook。在运行Notebook之前需要将运行时类型设置为GPU。点击Runtime选项卡选择Change runtime type在弹出的窗口中从下拉菜单中选择GPU然后点击Save。Notebook的第一个单元格包含了设置fastai和其他所需库的代码!pip install -Uqq fastbook import fastbook fastbook.setup_book()点击单元格左侧的运行三角形或按Ctrl-Enter执行该单元格。运行时可能会出现警告点击Run Anyway即可。执行完成后运行下一个单元格导入所需内容from fastbook import *Colab允许将工作保存到Google Drive登录后你的Google Drive将在gdrive变量中可用指向Path(/content/gdrive/My Drive)。打开Notebook后点击File然后Save选择SAVE A COPY IN DRIVENotebook将保存到Google Drive的Colab Notebooks文件夹中。方案二使用Paperspace Gradient提供免费GPUPaperspace Gradient提供了快速搭建GPU深度学习环境的平台你可以在不到60秒的时间内获得一个由免费GPU支持的Jupyter Notebook实例。首先创建一个Paperspace Gradient账户并确认邮箱。然后创建一个项目来组织资源。进入项目后点击Create按钮开始创建Notebook。在选择运行时部分选择_Paperspace Fast.AI_基础容器。在选择机器部分你可以选择免费的GPU实例如Free-GPU或Free-P5000推荐。设置自动关闭时间点击Start Notebook等待状态变为Running即可。创建完成后你可以在文件管理器中点击想要运行的fast.ai课程文件开始学习。如果想在Jupyter中运行点击左侧菜单底部的Jupyter图标即可。使用完毕后务必停止Notebook以避免不必要的费用。你可以点击Notebook顶部的Stop Instance按钮或进入Instance选项卡点击停止实例。方案三使用AWS EC2功能强大按需付费AWS EC2提供了专门用于深度学习任务的预配置机器镜像DLAMI。虽然设置过程稍复杂但功能强大且灵活。首先访问AWS webpage并登录或注册账户。新账户需要请求服务限制增加在EC2控制台中选择Limits然后选择All G instances点击Request limit increase选择EC2 instance、所在地区、All G instances请求新限制为1在用例描述框中输入[FastAI] Limit Increase Request提交请求。接下来创建SSH密钥并上传到AWS。在终端中输入ssh-keygen并按三次回车创建id_rsa和id_rsa.pub文件。在AWS EC2控制台的Key pairs中点击Import Key Pair选择id_rsa.pub文件自定义名称后点击Import。然后启动实例。在EC2控制台中点击launch instance选择Ubuntu 20.04选择g4dn.xlarge实例将主分区大小改为至少100GB在Review选项卡中点击Launch选择之前创建的密钥确认后点击Launch Instance。实例运行后复制IPv4地址在终端中输入ssh ubuntuyour-IP连接。连接后运行以下命令设置服务器sudo apt update sudo apt -y install git git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20 cd course20 sudo ./ubuntu-initial.sh重启后重新连接安装miniconda和所需包下载Notebook并运行Jupyter Notebookcd course20 ./setup-conda.sh source ~/.bashrc conda install -yq mamba mamba install -y -c fastai fastbook mamba install -y jupyter git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20 cd course20 jupyter notebook使用完毕后在AWS控制台中停止实例以避免额外费用点击Stop而不是Terminate。验证GPU环境是否搭建成功无论使用哪种方案搭建完成后都可以通过运行以下代码来验证GPU是否可用import torch print(torch.cuda.is_available())如果输出为True则表示GPU环境搭建成功。开始你的深度学习之旅搭建好GPU深度学习环境后你可以开始学习Deep Learning for Coders项目中的内容了。项目提供了丰富的学习资源如docs/目录下的文档和各种教程帮助你逐步掌握深度学习知识和技能。祝你在深度学习的道路上取得成功【免费下载链接】course20Deep Learning for Coders, 2020, the website项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
如何在10分钟内搭建GPU深度学习环境：Deep Learning for Coders实战教程
如何在10分钟内搭建GPU深度学习环境Deep Learning for Coders实战教程【免费下载链接】course20Deep Learning for Coders, 2020, the website项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20Deep Learning for Coders是一个专注于为开发者提供实用深度学习知识的项目通过本教程你将快速掌握在不同平台上搭建GPU深度学习环境的方法让你能够轻松开始深度学习之旅。为什么选择GPU深度学习环境深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源而GPU凭借其强大的并行处理能力能够显著加速训练过程。对于Deep Learning for Coders项目来说搭建一个高效的GPU深度学习环境是开展后续学习和实践的基础。快速搭建GPU深度学习环境的3种方案方案一使用Google Colab完全免费Google Colab是一个提供免费GPU支持的在线Jupyter Notebook服务非常适合初学者快速上手。首先你可以通过点击项目中的链接打开任意章节的Notebook例如Introduction to Jupyter。或者访问Colab欢迎页面点击Github在搜索框中输入fastai/fastbook即可看到所有课程Notebook。在运行Notebook之前需要将运行时类型设置为GPU。点击Runtime选项卡选择Change runtime type在弹出的窗口中从下拉菜单中选择GPU然后点击Save。Notebook的第一个单元格包含了设置fastai和其他所需库的代码!pip install -Uqq fastbook import fastbook fastbook.setup_book()点击单元格左侧的运行三角形或按Ctrl-Enter执行该单元格。运行时可能会出现警告点击Run Anyway即可。执行完成后运行下一个单元格导入所需内容from fastbook import *Colab允许将工作保存到Google Drive登录后你的Google Drive将在gdrive变量中可用指向Path(/content/gdrive/My Drive)。打开Notebook后点击File然后Save选择SAVE A COPY IN DRIVENotebook将保存到Google Drive的Colab Notebooks文件夹中。方案二使用Paperspace Gradient提供免费GPUPaperspace Gradient提供了快速搭建GPU深度学习环境的平台你可以在不到60秒的时间内获得一个由免费GPU支持的Jupyter Notebook实例。首先创建一个Paperspace Gradient账户并确认邮箱。然后创建一个项目来组织资源。进入项目后点击Create按钮开始创建Notebook。在选择运行时部分选择_Paperspace Fast.AI_基础容器。在选择机器部分你可以选择免费的GPU实例如Free-GPU或Free-P5000推荐。设置自动关闭时间点击Start Notebook等待状态变为Running即可。创建完成后你可以在文件管理器中点击想要运行的fast.ai课程文件开始学习。如果想在Jupyter中运行点击左侧菜单底部的Jupyter图标即可。使用完毕后务必停止Notebook以避免不必要的费用。你可以点击Notebook顶部的Stop Instance按钮或进入Instance选项卡点击停止实例。方案三使用AWS EC2功能强大按需付费AWS EC2提供了专门用于深度学习任务的预配置机器镜像DLAMI。虽然设置过程稍复杂但功能强大且灵活。首先访问AWS webpage并登录或注册账户。新账户需要请求服务限制增加在EC2控制台中选择Limits然后选择All G instances点击Request limit increase选择EC2 instance、所在地区、All G instances请求新限制为1在用例描述框中输入[FastAI] Limit Increase Request提交请求。接下来创建SSH密钥并上传到AWS。在终端中输入ssh-keygen并按三次回车创建id_rsa和id_rsa.pub文件。在AWS EC2控制台的Key pairs中点击Import Key Pair选择id_rsa.pub文件自定义名称后点击Import。然后启动实例。在EC2控制台中点击launch instance选择Ubuntu 20.04选择g4dn.xlarge实例将主分区大小改为至少100GB在Review选项卡中点击Launch选择之前创建的密钥确认后点击Launch Instance。实例运行后复制IPv4地址在终端中输入ssh ubuntuyour-IP连接。连接后运行以下命令设置服务器sudo apt update sudo apt -y install git git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20 cd course20 sudo ./ubuntu-initial.sh重启后重新连接安装miniconda和所需包下载Notebook并运行Jupyter Notebookcd course20 ./setup-conda.sh source ~/.bashrc conda install -yq mamba mamba install -y -c fastai fastbook mamba install -y jupyter git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20 cd course20 jupyter notebook使用完毕后在AWS控制台中停止实例以避免额外费用点击Stop而不是Terminate。验证GPU环境是否搭建成功无论使用哪种方案搭建完成后都可以通过运行以下代码来验证GPU是否可用import torch print(torch.cuda.is_available())如果输出为True则表示GPU环境搭建成功。开始你的深度学习之旅搭建好GPU深度学习环境后你可以开始学习Deep Learning for Coders项目中的内容了。项目提供了丰富的学习资源如docs/目录下的文档和各种教程帮助你逐步掌握深度学习知识和技能。祝你在深度学习的道路上取得成功【免费下载链接】course20Deep Learning for Coders, 2020, the website项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/course20创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
