حول استخدام وضع الحماية Machine Learning

من خلال إعداد نظام التعلم الآلي ، أنت جاهز للبدء في استخدامه.

أحد الأشياء الأولى التي يمكنك القيام بها هي اختبار أو أكثر لأساس مقارنة الأداء لقياس نوع التحميل الذي يمكن للنظام معالجته.

تشغيل اختبار مقارنة الأداء

اختبار أساس مقارنة الأداء البسيط الذي يمكنك تشغيله هو مهمة متعددة المصفوفات في TensorFlow.

1. قم بالدخول إلى الطبعة باستخدام SSH أو PuTTY.
2. تبديل إلى بيئة وضع الحماية sandbox.

   conda activate sandbox

3. بدء تشغيل الكمبيوتر المحمول إذا كنت تريد الاتصال بـ HTTPS ، فحدد الشهادة والمفتاح.

   jupyter notebook --certfile=jupyter-cert.pem --keyfile=jupyter-key.key

4. افتح متصفحًا وانتقل إلى كمبيوتر محمول.
5. قم بتكوين دفتر ملاحظات جديد يسمى أساس مقارنة الأداء ، وفي الخلية الأولى لصق الرمز التالي:

   import tensorflow as tf
   from time import strftime, localtime, time
   
   start_time = time()
   print('Starting at {}...'.format(strftime('%H:%M:%S', localtime(start_time))))
   
   A = tf.random.normal([10000,10000])
   B = tf.random.normal([10000,10000])
   print(tf.reduce_sum(tf.matmul(A,B)))
   
   finish_time = time()
   print('Ending at {}...'.format(strftime('%H:%M:%S', localtime(finish_time))))
   
   elapsed_time = finish_time - start_time
   print('Done! It took {:.3f} seconds'.format(elapsed_time))
   

6. تشغيل الرمز.

على شكل VM.GPU3.1، يجب أن يكتمل أساس مقارنة الأداء خلال بضع ثوان. يشتمل VM.GPU3.1 على NVIDIA Tesla V 100 GPU و6 OCPUs.