In diesem Artikel werde ich Sie durch die Einrichtung eines führen Ubuntu-Cloud-Server für Deep Learning. In dieser neuen Ära von Big Data, die eine neue Art der Untersuchung und Erstellung von KI eröffnet, können aktuelle Laptop- und Desktop-Prozessoren nicht mit der hohen Nachfrage nach Rechenleistung mithalten, die für die Verarbeitung all dieser Daten erforderlich ist.
Ich werde Ihnen einen Blick empfehlen KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning bevor Sie mit diesem Tutorial fortfahren.
Videowiedergabe, Bildbearbeitung, Musikmastering, Videospiele sowie maschinelles Lernen und Datenwissenschaft werden zunehmend zu GPU- und CPU-intensiven Aufgaben.
Wenn Sie Multimedia mögen und Inhalte wie Videos oder Bilder erstellen oder ein KI-Ingenieur oder Datenwissenschaftler sind, der Python mit Anaconda verwendet, dann könnten Sie über die Anschaffung eines Cloud-PCs nachdenken, um Ihre Frist einzuhalten, da Sie damit eine erstklassige Leistung erhalten. die Ihnen ein einzelner PC nicht bieten kann.
Schritte zum Einrichten eines Ubuntu-Cloud-Servers für Deep Learning auf Paperspace
Schritt 1: – Beginnen wir mit der Erstellung eines Kontos unter https://www.paperspace.com/account/signup
Schritt 2:- Nachdem Sie Ihr Konto erstellt und bestätigt haben, müssen Sie sich nun beim Konto anmelden und die Konsole starten.
Schritt 3:- Sobald Sie die Konsole starten, müssen Sie auf der Abrechnungsseite https://www.paperspace.com/console/account/billing Rechnungsinformationen hinzufügen, bei denen es sich um Ihre Kreditkarte oder einen Aktionscode handeln kann
Um eine Kreditkarte hinzuzufügen, klicken Sie auf „Karte hinzufügen“ und füllen Sie das Formular mit Ihren Kreditkartendaten aus oder geben Sie den Aktionscode ein und klicken Sie auf „Anwenden“.
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Schritt 4:- Nachdem Sie nun Ihre Zahlungsinformationen eingegeben haben, ist es an der Zeit, Ihren Ubuntu- oder Windows-Cloud-PC zu kaufen.
Gehen wir zurück zur Konsolenseite https://www.paperspace.com/console/machines und klicken Sie auf die Plus-Schaltfläche oder die grüne Schaltfläche.NEUE MASCHINE“.
Sie müssen zunächst Ihre Region auswählen. Ich empfehle, diejenige auszuwählen, die Ihrem Land am nächsten liegt.
Als nächstes müssen Sie das Betriebssystem (OS) aus verschiedenen Vorlagen auswählen. In der Windows-Liste können Sie zwischen Windows 10- und Windows 7 Server-Versionen wählen, in der Linux-Liste haben Sie Ubuntu 16.04 und Ubuntu 18.04, jedoch im Terminal- und SSH-Modus.
Wenn Sie die Desktop-Version von Ubuntu möchten, müssen Sie die öffentliche Liste öffnen.
Auf dieser Liste befindet sich Parsec, das für Spiele geeignet ist. Fast Ai beabsichtigt, eine voll funktionsfähige maschinelle Lernumgebung für die interaktive Entwicklung von https://www.fast.ai/ bereitzustellen, und Ubuntu 16.04 ML-in-a-Box soll dies tun Bereitstellung einer voll funktionsfähigen maschinellen Lernumgebung für die interaktive Entwicklung.
ML-in-a-box umfasst eine Desktop-Umgebung, kann aber auch über unser webbasiertes Terminal oder SSH sowie RStudio Tensorflow für R aufgerufen werden, das einen voll ausgestatteten Ubuntu 16.04-Desktop in der Cloud für die Durchführung von Deep Learning mit R bereitstellt.
Wenn Sie zum ersten Mal eine Maschine erstellen, werden Sie aufgefordert, weitere Informationen darüber anzugeben, warum Sie einen öffentlichen Vorlagen-PC wünschen. Nachdem Sie erklärt haben, warum Sie es benötigen, erhalten Sie eine Genehmigungs-E-Mail und Sie können sie auswählen.
Wählen wir Ubuntu 16.04 ML-in-a-Box aus.
Sie können sich für eine stündliche oder monatliche Abrechnung entscheiden, ich würde jedoch die stündliche Abrechnung empfehlen, da diese günstiger und für diese Demo besser geeignet ist. Es steht Ihnen jedoch frei, die Option zu wählen, die am besten zu Ihrer Nutzung passt.
Jetzt müssen wir die Spezifikationen unserer Maschine auswählen.
Für diese Demo wähle ich das P4000 mit 8 CPUs, einer Quadro P4000-Grafikkarte, 30 GB RAM und 100 GB SSD-Speicher aus.
Bedenken Sie, dass Sie jeden Monat für die Speicherung bezahlen müssen, damit Ihre Dateien auf Ihrem Computer verbleiben. Wählen Sie die 100-GB-SSD für 7 US-Dollar, da diese am günstigsten und für diese Demo ausreichend ist.
Belassen Sie die Maschinendetails bei 1, sie stellen die Anzahl der Maschinen dar, die Sie erstellen.
Als Nächstes müssen Sie auswählen, wie oft Sie einen Schnappschuss Ihrer Maschine erstellen möchten.
Ein Snapshot ist der Zustand eines Systems zu einem bestimmten Zeitpunkt, der es Ihnen ermöglicht, zu einem Zeitpunkt zurückzukehren, an dem Sie gearbeitet haben.
Wenn Sie Ihre Rechnungsinformationen korrekt eingegeben haben, können Sie den Zahlungsteil überspringen und auf „PAPERSPACE ERSTELLEN“ klicken.
Mittlerweile ist Ihnen bestimmt die Gutschrift von +1,04 $ oben auf der Seite neben meinem Profilbild aufgefallen, und das ist die Gutschrift, die ich von einem gelöschten Computer erhalten habe.
Wenn Sie eine Maschine kaufen und diese nicht vollständig nutzen, können Sie sie entfernen und statt einer Rückerstattung eine Gutschrift erhalten, die Sie bei Ihrem nächsten Einkauf verwenden können.
Nach der Zahlung werden Sie zur Maschinenseite https://www.paperspace.com/console/machines weitergeleitet und sollten die neu erstellte Maschine sehen können. Es wird einige Minuten dauern, bis es fertig ist.
Klicken Sie auf „Start“ und Ihr Ubuntu-PC beginnt mit dem Booten über Ihren Webbrowser.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cloud-Maschinen sehr nützlich sind, wenn Sie mehr Rechenleistung benötigen, ich würde sie jedoch nicht für den täglichen Gebrauch empfehlen.
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Denken Sie daran, dass sie vielleicht besser für intensive Aufgaben geeignet sind, Sie sie aber dennoch für alle möglichen Aufgaben verwenden können, da es sich um einen PC handelt.
