PyTorch
PyTorch conda環境について学習します。
CUDA 12.4 (バージョン1.0) conda環境を使用したPython 3.10上のGPU用PyTorch 2.4.0の説明。
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リリース |
2024年8月23日 |
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説明 |
PyTorchは、コンピュータ・ビジョンおよび自然言語処理におけるアプリケーションに使用される機械学習ライブラリです。テンソル・コンピューティングとディープ・ニューラル・ネットワークのための高レベルの機能を提供します。oracle-adsを使用して、一般的なタスクを自動化するツールを使用して、データ・サイエンス・ワークフローを高速化します。この環境には、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングで一般的に使用されるCUDAツールキットとライブラリが含まれます。 PyTorch環境の使用を開始するには、ランチャを使用して、ノートブック例getting-started.ipynbを開いて確認します。 |
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Pythonバージョン |
3.10 |
| スラグ |
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| オブジェクト・ストレージ・パス | オブジェクト・ストレージ・パスは、使用しているレルムで作成されたノートブック・セッションの環境エクスプローラにあります。パスはレルム固有です。 |
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上位ライブラリ |
事前インストールされるPythonライブラリの完全なリストについては、pytorch24_p310_gpu_x86_64_v1.txtを参照してください。 |
CUDA 12.1 (バージョン1.0) conda環境を使用したPython 3.10上のGPU用PyTorch 2.3.1の説明。
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リリース |
2024年8月23日 |
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説明 |
PyTorchは、コンピュータ・ビジョンおよび自然言語処理におけるアプリケーションに使用される機械学習ライブラリです。テンソル・コンピューティングとディープ・ニューラル・ネットワークのための高レベルの機能を提供します。oracle-adsを使用して、一般的なタスクを自動化するツールを使用して、データ・サイエンス・ワークフローを高速化します。この環境には、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングで一般的に使用されるCUDAツールキットとライブラリが含まれます。 PyTorch環境の使用を開始するには、ランチャを使用して、ノートブック例getting-started.ipynbを開いて確認します。 |
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Pythonバージョン |
3.10 |
| スラグ |
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| オブジェクト・ストレージ・パス | オブジェクト・ストレージ・パスは、使用しているレルムで作成されたノートブック・セッションの環境エクスプローラにあります。パスはレルム固有です。 |
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上位ライブラリ |
事前インストールされるPythonライブラリの完全なリストについては、pytorch23_p310_gpu_x86_64_v1.txtを参照してください。 |
CUDA 11.8 (バージョン1.0) conda環境を使用したPython 3.9上のGPU用PyTorch 2.1の説明。
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リリース |
2024年2月9日 |
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説明 |
PyTorchは、コンピュータ・ビジョンおよび自然言語処理におけるアプリケーションに使用される機械学習ライブラリです。テンソル・コンピューティングとディープ・ニューラル・ネットワークのための高レベルの機能を提供します。oracle-adsを使用して、一般的なタスクを自動化するツールを使用して、データ・サイエンス・ワークフローを高速化します。この環境には、CUDA 11.8および大規模言語モデル(LLM)のトレーニングで一般的に使用されるライブラリが含まれます。 PyTorch環境の使用を開始するには、ランチャを使用して、ノートブック例getting-started.ipynbを開いて確認します。 |
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Pythonバージョン |
3.9 |
| スラグ |
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| オブジェクト・ストレージ・パス | オブジェクト・ストレージ・パスは、使用しているレルムで作成されたノートブック・セッションの環境エクスプローラにあります。パスはレルム固有です。 |
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上位ライブラリ |
事前インストールされるPythonライブラリの完全なリストについては、pytorch21_p39_gpu_v1.txtを参照してください。 |
CUDA 11.8 (バージョン2.0) conda環境を使用したPython 3.9上のGPU用PyTorch 2.0の説明。
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リリース |
2023年9月12日 |
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説明 |
PyTorchは、コンピュータ・ビジョンおよび自然言語処理におけるアプリケーションに使用される機械学習ライブラリです。テンソル・コンピューティングとディープ・ニューラル・ネットワークのための高レベルの機能を提供します。oracle-adsを使用して、一般的なタスクを自動化するツールを使用して、データ・サイエンスのワークフローを高速化します。この環境には、CUDA 11.8および大規模言語モデル(LLM)のトレーニングで一般的に使用されるライブラリが含まれます。 このconda環境の使用を開始するには、ランチャを使用してスタート・ガイド・ノートブックを確認します。 |
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Pythonバージョン |
3.8 |
| スラグ |
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| オブジェクト・ストレージ・パス | オブジェクト・ストレージ・パスは、使用しているレルムで作成されたノートブック・セッションの環境エクスプローラにあります。パスはレルム固有です。 |
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上位ライブラリ |
事前インストールされるPythonライブラリの完全なリストについては、pytorch20_p39_gpu_v2.txtを参照してください。 |