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मैं AWS TensorFlow कैसे चला सकता हूँ?
मैं AWS TensorFlow कैसे चला सकता हूँ?

वीडियो: मैं AWS TensorFlow कैसे चला सकता हूँ?

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वीडियो: Deploy TensorFlow Keras Model on AWS | 📸8: Horse or Human Prediction Deep Learning Project in Hindi 2024, नवंबर
Anonim

TensorFlow को सक्रिय करने के लिए, Conda के साथ DLAMI का Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) इंस्टेंस खोलें।

  1. CUDA 9.0 और MKL-DNN के साथ Python 3 पर TensorFlow और Keras 2 के लिए, यह कमांड चलाएँ: $source active tensorflow_p36.
  2. CUDA 9.0 और MKL-DNN के साथ Python 2 पर TensorFlow और Keras 2 के लिए, यह कमांड चलाएँ:

तदनुसार, क्या TensorFlow AWS पर चलता है?

टेंसरफ्लो ™ डेवलपर्स को क्लाउड में गहन सीखने के साथ जल्दी और आसानी से आरंभ करने में सक्षम बनाता है। आप कर सकते हैं आरंभ करें एडब्ल्यूएस पूरी तरह से प्रबंधित. के साथ टेंसरफ्लो के साथ अनुभव वीरांगना सेजमेकर, बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए एक मंच।

यह भी जानिए, क्या है AWS TensorFlow? श्रेणी: टेंसरफ़्लो पर एडब्ल्यूएस टेंसरफ्लो एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग (एमएल) लाइब्रेरी है जिसका व्यापक रूप से भारी वजन वाले गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) विकसित करने के लिए उपयोग किया जाता है जिसके लिए कई मेजबानों में कई जीपीयू का उपयोग करके वितरित प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।

यह भी सवाल है कि मैं एडब्ल्यूएस मशीन लर्निंग कैसे चलाऊं?

AWS डीप लर्निंग AMI का उपयोग करके डीप लर्निंग के साथ शुरुआत करें

  1. चरण 1: EC2 कंसोल खोलें।
  2. चरण 1 बी: लॉन्च इंस्टेंस बटन चुनें।
  3. चरण 2a: AWS डीप लर्निंग AMI चुनें।
  4. चरण 2बी: विवरण पृष्ठ पर, जारी रखें चुनें।
  5. चरण 3ए: एक इंस्टेंस प्रकार का चयन करें।
  6. चरण 3 बी: अपना उदाहरण लॉन्च करें।
  7. चरण 4: एक नई निजी कुंजी फ़ाइल बनाएँ।
  8. चरण 5: अपनी इंस्टेंस स्थिति देखने के लिए इंस्टेंस देखें पर क्लिक करें।

आप TensorFlow मॉडल की सेवा कैसे करते हैं?

  1. अपना मॉडल बनाएं। फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट आयात करें। अपने मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करें।
  2. अपना मॉडल सहेजें।
  3. अपने सहेजे गए मॉडल की जांच करें।
  4. अपने मॉडल को TensorFlow सर्विंग के साथ परोसें। पैकेज स्रोत के रूप में TensorFlow सर्विंग वितरण URI जोड़ें: TensorFlow सर्विंग स्थापित करें।
  5. TensorFlow सर्विंग में अपने मॉडल के लिए एक अनुरोध करें। आरईएसटी अनुरोध करें।

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