AzureにVMデプロイ

これまで(機械学習test03まで)はローカルで動かしていたのだけれども、せっかくなのでAzureに環境構築してみました。

OSはcentOSの最新バージョン(CentOS-based 7.4)を選択。
スクリーンショット 2018-03-29 23.39.04.png

基本設定に続いて、ずんずん進めていく。
スクリーンショット 2018-03-29 23.09.18.png

ssh公開キーはあらかじめ取得しておく。
$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.

保存場所を聞かれるのでエンタ。
Enter file in which to save the key (/Users/yuni/.ssh/id_rsa):

パスフレーズを入力。
秘密鍵を盗まれた時に、秘密鍵をすぐには使えないようにするのが目的みたい。
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:

作成されました。
id_rsa:秘密鍵
id_rsa.pub:公開鍵
Your identification has been saved in /Users/yuni/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /Users/yuni/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:XXXXX

sshでVMに接続。
(ssh公開キー取得時に設定したパスフレーズを忘れて、10回以上パスフレーズ入力した(汗))
$ssh <ユーザ名>@<VMのパブリック IP アドレス>
Enter passphrase for key '/Users/yuni/.ssh/id_rsa':
[yuni@machinelearningvm ~]$

接続できました。

VM上にpythonの環境構築

VM上で実行。まずはリポジトリの追加
[yuni@machinelearningvm ~]$ sudo yum install https://centos7.iuscommunity.org/ius-release.rpm

python3.6のインストール
[yuni@machinelearningvm ~]$ sudo yum install python36u python36u-pip python36u-devel

ローカルに作ったファイルをVMにコピーしてみる

ローカルにたくさんファイル作ってたからねっ!
ローカルのtest.pyをVMにコピー(ローカルで実行)
$ scp test.py <ユーザ名>@<VMのIP>:<VMの保存先path>

ちなみに中身は、tensorflowでHello world。
$ cat test.py
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!2nd')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(5)
print(sess.run(a+b))

これを動かすために、VMにtensorflowのインストール
[yuni@machinelearningvm ~]$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
[yuni@machinelearningvm ~]$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

VMでtest.pyの実行
[yuni@machinelearningvm ~]$ python3 test.py
Hello, TensorFlow!2nd
15

よくできました。パチパチ

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