【AWS】【機械学習】Deep Learning AMI(Amazon Linux)を試した

AWSの「無料利用枠の対象」を利用して「Deep Learning AMI(Amazon Linux)」を試してみました。

デフォルトで「TensorFlow」など主要な機械学習用ライブラリがインストールされていますが、今回は「形態素解析」を試したいと思います。

 

 

 

 

「Deep Learning AMI(Amazon Linux)」には何がインストールされているのか?

以下の機械学習用のライブラリが既にインストールされています。

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       __|  __|_  )
       _|  (     /   Deep Learning AMI (Amazon Linux)
      ___|\___|___|
=============================================================================

Please use one of the following commands to start the required environment with the framework of your choice:
for MXNet(+Keras1) with Python3 (CUDA 9) _____________________ source activate mxnet_p36
for MXNet(+Keras1) with Python2 (CUDA 9) _____________________ source activate mxnet_p27
for TensorFlow(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) ________________ source activate tensorflow_p36
for TensorFlow(+Keras2) with Python2 (CUDA 8) ________________ source activate tensorflow_p27
for Theano(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) ____________________ source activate theano_p36
for Theano(+Keras2) with Python2 (CUDA 8) ____________________ source activate theano_p27
for PyTorch with Python3 (CUDA 9) ____________________________ source activate pytorch_p36
for PyTorch with Python2 (CUDA 9) ____________________________ source activate pytorch_p27
for CNTK(+Keras2) with Python3 (CUDA 8) ______________________ source activate cntk_p36
for CNTK(+Keras2) with Python2 (CUDA 8) ______________________ source activate cntk_p27
for Caffe2 with Python2 (CUDA 9) _____________________________ source activate caffe2_p27
for base Python2 (CUDA 9) ____________________________________ source activate python2
for base Python3 (CUDA 9) ____________________________________ source activate python3

Official Conda User Guide: https://conda.io/docs/user-guide/index.html
AWS Deep Learning AMI Homepage: https://aws.amazon.com/machine-learning/amis/
Developer Guide and Release Notes: https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/what-is-dlami.html
Support: https://forums.aws.amazon.com/forum.jspa?forumID=263

5 package(s) needed for security, out of 9 available
Run "sudo yum update" to apply all updates.
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$

 

 

以下、スペックですが、何が嬉しいかというとディスク容量が 50GB あります。

無料枠で「50GB」はかなりありがたいです。

[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$ cat /etc/system-release
Amazon Linux AMI release 2017.09
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$ uname -a
Linux ip-172-31-14-123 4.9.62-21.56.amzn1.x86_64 #1 SMP Thu Nov 16 05:37:08 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$ df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs        488M   56K  488M   1% /dev
tmpfs           497M     0  497M   0% /dev/shm
/dev/xvda1       50G   35G   15G  72% /
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$ cat /proc/cpuinfo | grep processor
processor       : 0
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$ cat /proc/meminfo | grep MemTotal
MemTotal:        1017292 kB
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$

 

 

OS の Python バージョンが「Python 3.6.3」なのが嬉しい

CentOS 系だと OS の Python が「2.7」ですが Amazon Linux は OS の Python バージョンが「3.6.3」です。

これは非常にありがたいです。

[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$ python
Python 3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Oct 13 2017, 12:02:49)
[GCC 7.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()
[ec2-user@ip-172-31-14-123 ~]$

 

 

 

ちなみにこれは「さくらVPS」「CentOS7」です。

いまだに「2.7.5」です。

ただそうは言っても Python 仮想環境を利用すれば問題ありませんが。

[test@SAKURA_VPS ~]$ cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
[test@SAKURA_VPS ~]$ python
Python 2.7.5 (default, Aug 4 2017, 00:39:18)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-16)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> exit()
[test@SAKURA_VPS ~]$

 

 

今後の展開

形態素解析を試そうと思います。

 

 

 

 

Posted by 100%レンタルサーバーを使いこなすサイト管理人

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