新しい Deep Learning Base AMI

使ってみた。簡単だった。

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-aws-deep-learning-amis-for-machine-learning-practitioners/
新しい Deep Learning Base AMI
Base AMI にはディープラーニング用の基盤となる構成要素がプリインストールされています。これには Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスで Machine Learning を加速化しスケールするため、NVIDIA CUDA ライブラリ、GPU ドライバ、システムライブラリが含まれています。Base AMI は白紙の状態でカスタマイズしたディープラーニングセットアップをデプロイできるようなものとお考えください。

たとえば、開発者がオープンソースのディープラーニングフレームワークの機能提供に協力したり、新しいディープラーニングエンジンを構築した場合、Base AMI は新しいフレームワーク機能をテストするための独自のカスタム設定とコードレポジトリをインストールするための基盤を提供します。Base AMI には CUDA 9 環境がデフォルトでインストールされていますが、ステップバイステップのユーザーガイドに掲載しているシンプルな 1 行コマンドを使用して CUDA 8 環境に切り替えることもできます。

Base AMI は次の GPU ドライバとライブラリを提供します。

CUDA 8 および 9
CuBLAS 8 と 9
CuDNN 6 と 7
glibc 2.18
OpenCV 3.2.0
NVIDIA driver 384.81
NCCL 2.0.5
Python 2 と 3

環境

新しい Deep Learning Base AMI ubuntu
g2.8xlarge

CUDA8を使う

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:/lib/nccl/cuda-8:

tensorflowとkerasのインストール

sudo pip3 install tensorflow-gpu
sudo pip3 install keras

おまけ　ta-libのインストール

wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar zxvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib
./configure --prefix=/usr
make
sudo make install

sudo pip3 install TA-lib