DeepLearning
Jupyter
Floydhub

へちょマイPCではjupyter notebook上でのDeepLearningの学習が遅すぎるので、FloydHubでスイスイ動かす方法

More than 1 year has passed since last update.


背景

マイPCがへちょすぎて、ローカルのjupyter notebook上でのDeepLearningの学習が遅すぎる。

そういったとき、一部無料のクラウドサービスFloydHubを使ってスイスイ学習させたい。


事前準備その1

以下にアクセスしてSign Up for Freeから登録

https://www.floydhub.com/

https://gyazo.com/ef1036d70f2dee7cb1d89ef92b2ad79c

登録したユーザ名とパスワードを覚えておくこと!


事前準備その2

FloydHubを使う場合、指定したディレクトリ以下の階層すべてがWEB上で公開されます。

なのでFloydHub上で動かしたいipynbファイルやデータファイルは、新しいフォルダを作って場所を分けておきましょう。


ローカルPCからFloydHubにログイン

まず、事前準備で作成したディレクトリに移動します。

その後、以下のコマンドでログイン。

$  floyd login -u ユーザ名 -p パスワード

Login Successful as ユーザ名と出力されたらログイン成功です。


プロジェクトの作成

FloydHubはプロジェクトという単位でディレクトリが分離されています。

そして各プロジェクト内に起動させたいpyファイルやcsvファイルを格納されて、稼働していくといったイメージです。

なのでまずは以下のコマンドでプロジェクトを作成します。

$ floyd init プロジェクト名

すると以下のようにブラウザが立ち上がるので、Createをクリックします。

https://gyazo.com/ee257a0fdb594ca80bde53e4bea1a7b9

すると以下の画面に遷移します。

https://gyazo.com/0ba3ea5d944f9e898cd035da8376bf0c

ほぼ同タイミングで先ほどのコマンドの結果として下記出力があります。

$ floyd init プロジェクト名

Project name does not yet exist on floydhub.com. Create your new project on floydhub.com:
https://www.floydhub.com/projects/create
Press ENTER to use project name "プロジェクト名" or enter a different name:

これはプロジェクト新規作成時に出力される内容です。

そのままENTERを押してください。

するとProject "プロジェクト名" initialized in current directory

と出力されます。


junyper notebookごと起動させる方法

では以下のコマンドでFloydHub上でjunyper notebookを起動させましょう。

# CPUを使用したい場合

$ floyd run --mode jupyter

# GPUを使用したい場合
$ floyd run --mode jupyter --gpu

すると以下のような出力があります。

$ floyd run --mode jupyter

Creating project run. Total upload size: XXXKiB
Syncing code ...

JOB NAME
--------------------------------
ユーザ名/projects/プロジェクト名/1

Path to jupyter notebook: https://www.floydhub.com/ユーザ名/projects/プロジェクト名/1

そして以下のようにブラウザが立ち上がります。

https://gyazo.com/7d70681f929f6debd1675ba210d5c010

これでカレントディレクトリ以下のファイルがWEB上にアップされます。

そしてlocalhostと同様にFloydHub上でjunyper notebookを操作することができます。

FloydHubのすばらしいCPU(もしくはGPU)を利用するのでスイスイ学習が進みます!!!


junyper notebookごと起動させるときに注意すること

floyd run --mode jupyterコマンドを実行したときから、CPU(もしくはGPU)利用のカウントが開始されます。

ですので、junyper notebookを立ち上げたらすぐに該当ファイルを起動してDeeplerning学習させましょう。

使用しないときは下記右上のCancelを押してCPU(もしくはGPU)利用を止めましょう。

https://gyazo.com/7d70681f929f6debd1675ba210d5c010


ファイル単品で起動させる方法

floyd init プロジェクト名のあと、カレントディレクトリ以下のファイルを起動させたいときは、以下のコマンドを実行します。

$ floyd run --cpu "ファイル名.拡張子"

これで指定したファイル名のファイルが起動します。


その他

無料枠の範囲は以下の通りです。(2018/1/6現在)


  • CPU 毎月20時間

  • GPU 生涯2時間