1. Erstellen einer Sandbox mit maschinellem Lernen auf Oracle Cloud
  2. Informationen zum Erstellen einer Sandbox mit maschinellem Lernen

Informationen zum Erstellen einer Sandbox mit maschinellem Lernen

Wenn Sie eine oder mehrere isolierte Umgebungen auf einem einzelnen Rechner einrichten möchten, auf denen Sie Daten mit gängigen Tools und Librarys für maschinelles Lernen abspielen können, installieren Sie Anaconda Distribution auf Oracle Cloud Infrastructure Compute.

Anaconda ist ein allgemeines Tool zum Entwerfen, Erstellen und Verwalten von Data-Science-Projekten. Mit Anaconda haben Sie Zugriff auf mehr als 1,500 Data Science-Packages in R und Python. Sie verwaltet Librarys wie TensorFlow, NumPy, Schweden, scikit-learn usw. Außerdem werden maschinelle Lernumgebungen wie Jupyter Notebook und RStudio installiert und aktualisiert.

Architektur

Diese Architektur zeigt eine Beispiel-Sandbox mit mehreren maschinellen Lernumgebungen, die in einer einzelnen Compute-Instanz in Oracle Cloud Infrastructure installiert sind.

Jede Umgebung ist unabhängig und von den anderen isoliert. Jede kann eine eigene Version von Python, R oder eine beliebige andere Sprach-, Tooling- und Bibliothekskombination haben. Dieses Setup ermöglicht es Ihnen, mehrere unabhängige Projekte in einem System zu verwenden, sodass Sie einfach von einer Umgebung zur anderen wechseln können.

Beschreibung des Architect-oci-compute-environments.png folgt
Beschreibung der Abbildung Architect --oci-compute-environments.png

Voraussetzungen

Auch wenn Sie Erfahrung mit maschinellem Lernen und Computersystemen nicht kennen müssen, sollten Sie mindestens einige Kenntnisse von Technologien und Prozessen kennen, die zum Erfassen, Verschieben und Transformieren von Daten verwendet werden.

Insbesondere sollten Sie über folgende Qualifikationen verfügen:

  • Vertrautheit mit Python.

  • Vertrautheit mit Jupyter Notebook.

  • Einige Kenntnisse über maschinelles Lernen und Methoden.

  • Vertrautheit mit Linux-Befehlszeile.

  • Möglichkeit, SSH oder PuTTY für die Verbindung zu einem Remote-Rechner zu verwenden.

Info zu erforderlichen Services und Produkten

Sie benötigen Zugriff auf Oracle Cloud Infrastructure Compute unter Linux.

Sie können Oracle Linux 7.7 oder Ubuntu 18.04 verwenden. In dieser Lösung erfahren Sie, wie Sie beide verwenden. Wir verwenden die GPU-Rechenleistungseinheit VM.GPU3.1 mit einer NVIDIA Tesla V100 GPU und 6 OCPUs. Sie können jedoch auch eine Sandbox auf einer Nicht-GPU-Leistungseinheit einrichten.

In Lernen Sie, wie Sie Oracle Cloud-Services für Oracle-Lösungen herunterladen können, um die benötigten Cloud-Services zu erhalten.