Launch 큐 설정하기

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큐 설정 템플릿 설정하기

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큐 템플릿 설정

1. W&B Launch App로 이동하세요.
2. 템플릿을 추가할 큐 이름 옆의 View queue를 선택하세요.
3. Config 탭을 선택하세요. 이 탭에는 큐가 생성된 시점, 큐 설정, 기존 실행 시점 오버라이드와 같은 큐에 대한 정보가 표시됩니다.
4. 큐 설정 섹션으로 이동하세요.
5. 템플릿을 만들 설정 키-값을 파악하세요.
6. 설정의 값을 템플릿 필드로 교체하세요. 템플릿 필드는 {{variable-name}} 형식입니다.
7. Parse configuration 버튼을 클릭하세요. 설정을 파싱하면 W&B가 생성한 각 템플릿에 대해 큐 설정 아래에 타일을 자동으로 생성합니다.
8. 생성된 각 타일에 대해 먼저 큐 설정이 허용할 데이터 유형(문자열, integer 또는 float)을 지정해야 합니다. 이렇게 하려면 Type 드롭다운 메뉴에서 데이터 유형을 선택하세요.
9. 데이터 유형에 따라 각 타일 내에 나타나는 필드를 완성하세요.
10. Save config를 클릭하세요.

RoleArn: arn:aws:iam:region:account-id:resource-type/resource-id
ResourceConfig:
  InstanceType: ml.m4.xlarge
  InstanceCount: 1
  VolumeSizeInGB: 2
OutputDataConfig:
  S3OutputPath: s3://bucketname
StoppingCondition:
  MaxRuntimeInSeconds: 3600

RoleArn: arn:aws:iam:region:account-id:resource-type/resource-id
ResourceConfig:
  InstanceType: "{{aws_instance}}"
  InstanceCount: 1
  VolumeSizeInGB: 2
OutputDataConfig:
  S3OutputPath: s3://bucketname
StoppingCondition:
  MaxRuntimeInSeconds: 3600

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Launch 작업 동적 설정

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Launch 에이전트를 사용하여 가속기 또는 GPU에서 실행되는 이미지를 구축하세요

• Debian 호환성. Launch Dockerfile은 apt-get을 사용하여 python을 가져옵니다.
• 호환되는 CPU 및 GPU 하드웨어 명령어 세트. 사용하려는 GPU에서 지원하는 CUDA 버전인지 확인하세요.
• 제공하는 가속기 버전과 ML 알고리즘에 설치된 패키지 간의 호환성.
• 설치된 패키지를 하드웨어와 호환되도록 설정하는 데 필요한 추가 단계.

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TensorFlow에서 GPU 사용하기

{
    "builder": {
        "accelerator": {
            "base_image": "tensorflow/tensorflow:latest-gpu"
        }
    }
}