ターミナルを 2 つ立ち上げて、それぞれ次のコマンドを実行します:
# SSH tunnel
ssh -L 10022:es:22 -l ${ABCI_ACCOUNT} as.abci.ai# Login to interactive node via SSH tunnel
ssh -p 10022 -l ${ABCI_ACCOUNT} localhost${ABCI_ACCOUNT} は自身の ABCI アカウントに置き換えてください。
開発環境の構築はインタラクティブノードではなく GPU がある計算ノードで行うことをおすすめします。
次のコマンドで計算ノードへログインします:
qrsh -l rt_F=1 -g ${GROUP}${GROUP} は自身の ABCI グループに置き換えてください。
module load gcc/7.4.0 python/3.8/3.8.2 cuda/10.1/10.1.243 cudnn/7.6/7.6.5 openmpi/2.1.6# Create virtual environment
python3 -m venv tf
# Activate virtual environment
source tf/bin/activate# You can install other modules if needed
pip install -U pip
pip install tensorflow
pip install horovodセットアップが完了したら、次のコマンドで TensorFlow が正しく GPU を認識しているか確認できます:
python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"セットアップが完了したらサンプルのジョブを投げてみましょう。 ジョブは計算ノードからログアウトしてインタラクティブノードから投げます。
次のコマンドでこのリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/sfujiwara/tf-on-abci.gitサンプルの実行方法は各ディレクトリの README.md を参照してください:
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent