システムの構成について

Oracle Cloud Infrastructure Computeインスタンスの設定

インスタンスで使用する仮想クラウド・ネットワークのセキュリティ・リストを編集してから、インスタンスのファイアウォール・ルールを更新します。

セキュリティ・リストを使用して、インスタンスが使用する仮想クラウド・ネットワークを介したフローの許可対象トラフィックを指定します。ネットワークのセキュリティ・リストが設定されたら、インスタンス上のファイアウォール・ルールを更新して、そのトラフィックへのアクセスを許可する必要があります。この場合、ポート8888はJupyter Notebookのデフォルト・ポートです。

ステートフル・ルールを使用するのが最も簡単な方法です。本質的には、ステートフル・ルールを使用すると、選択したポートに位置アドレスとアドレスの両方を設定できます。ステートレス更新ルールを設定する場合は、対応するエコルールも設定する必要があります。

デフォルトでポート8888を使用するJupyter Notebookのingressルールを追加します。
1. Oracle Cloudコンソールにログインして、ナビゲーション・メニューを開きます。
2. 「ネットワーク」に移動して、Virtual Cloud Networksをクリックします。
3. 目的のクラウド・ネットワークをクリックします。
4. 「リソース」で、「セキュリティ・リスト」をクリックして、目的のセキュリティ・リストをクリックします。
5. 「リソース」で、「イングレス・ルール」、「イングレス・ルールの追加」の順にクリックします。
6. ソースCIDRに0.0.0.0/0、IPプロトコルにTCP、宛先ポート範囲に8888を入力します。
7. 「イングレス・ルールの追加」をクリックします。
ファイアウォール・ルールを更新します。
ここに表示されるコマンドはポート8888を開きます。これは、Jupyter Notebookのデフォルト・ポートです。

Oracle Linux:
```
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=8888/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --reload
```
Ubuntuの場合:
```
sudo iptables -I INPUT -p tcp -s 0.0.0.0/0 --dport 8888 -j ACCEPT
sudo service netfilter-persistent save
```
注意:
Oracle Cloud Infrastructure ComputeのUbuntuインスタンスでは、Unsmplicated Firewall (UFW)を使用してファイアウォールを管理しないでください。

前面に取り付ける

インスタンス上に個々の機械学習環境を設定および維持するには、Anacondaとそのパッケージ・マネージャを使用します。

最新のインストーラは、https://repo.continuum.io/archive/から入手できます。これらの手順は、オペレーティング・システムがOracle Linux 7 .7またはUbuntu 18 .04で、Anaconda DistributionのバージョンがPython 3 .7であることを前提としています。

コンピュート・インスタンスにSSHまたはPuTTYで接続します。
Anaconda3をダウンロードし、チェックサムがAnacondaインストーラのアーカイブ・ページ(https://repo.continuum.io/archive/.)に公開されているチェックサムと一致していることを確認します
```
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
md5sum Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
```

次に、インストール・スクリプトを実行してから、パスにAnacondaを追加します。

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh -b
echo -e 'export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"' >> $HOME/.bashrc
source ~/.bashrc

最新のcondaがあることを確認します。
```
conda update -n base -c defaults conda
```
conda activateコマンドを使用してシェルを構成します。
```
conda init bash
source ~/.bashrc
```
シェルを構成すると、現在のAnaconda環境がコマンドライン・プロンプトに追加されます。基本環境がアクティブになると、コマンドラインはオペレーティング・システムに応じて次の例のようになります。
```
(base) [opc@instancename ~]$
(base) [ubuntu@instancename ~]$
```

Oracle Linuxでの機械学習サンドボックス環境の設定

別のサンドボックス環境を作成し、TensorFlowおよびJupyter Notebookをインストールします。

環境を作成し、名前サンドボックスを指定します。環境は、サンドボックス環境にインストールするツールおよびソフトウェアがサンドボックス環境に固有であるように、残りのコンピュート・インスタンスから分離されます。1つのコンピュート・インスタンスに複数の環境を設定し、それぞれに個別の構成を設定できます。

次の手順では、TensorFlow 2およびJupyter Notebookをインストールしますが、使用できるツールはありません。分析分散には、1,500を超える機械学習パッケージがインストールされており、それらには科学学習、パン、RStudioなどが含まれます。

注意:

Oracle LinuxのデフォルトのPythonはPython 2であるため、ステップ2でサンドボックス環境がPython 3を使用して作成されていることを確認する必要があります。この書込み時には、Python 3 .7を指定してください。これは、最新のテナントフロー(2.0.0)がPython 3 .8と連携しないためです。

開始する前に、最新のAnaconda Distributionがインストールされていることを確認してください。これらの手順では、Anaconda-2019.10 -Linux- x 86_64をダウンロードしてインストールしたと想定しています。

コンピュート・インスタンスにSSHまたはPuTTYで接続します。
サンドボックスという新しい環境を作成します。
```
conda create --name sandbox pip python=3.7
```
作成した環境をアクティブ化します。
```
conda activate sandbox
```
Jupyter Notebookをインストールします。
```
conda install notebook
```
事前フローをインストールします。
```
python -m pip install tensorflow-gpu
```
インスタンスにGPUがない場合は、かわりに次のコマンドを使用します。
```
python -m pip install tensorflow
```
Jupyter Notebook構成ファイルを生成します。
```
jupyter notebook --generate-config
```
構成ファイルは、環境外の/home/opc/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyに作成されます。このため、その構成は、どの環境にあるかに関係なく、すべてのJupyter Notebookインスタンスに適用されます。
ナノまたはviなどのテキスト・エディタで構成ファイルを開き、次の行を先頭に追加します。
```
c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
```
Jupyter Notebookにパスワードを追加します。プロンプトが表示されたら、適切に強力なパスワードを入力します。このコマンドは、パスワードを変更するときにいつでも実行できます。
```
jupyter notebook password
```
HTTPSを介して暗号化された通信用に証明書をインストールします。自己署名証明書をインストールするには:
```
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout jupyter-key.key -out jupyter-cert.pem
```

Jupyter Notebookを起動します。

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

インスタンスの抑制ルールおよびファイアウォール設定が正しい場合、https://<instance-ip-address>:8888にナビゲートして、Jupyter NotebookをWebブラウザで開くことができます。

ウバンツに関する機械学習サンドボックス環境の設定

別のサンドボックス環境を作成し、TensorFlowおよびJupyter Notebookをインストールします。

環境を作成し、名前サンドボックスを指定します。サンドボックス環境にインストールするツールおよびソフトウェアがサンドボックス環境に固有になるように、環境はインスタンスの残りから分離されます。1つのコンピュート・インスタンスに複数の環境があり、それぞれ独自の構成を持つことができます。

次の手順では、TensorFlow 2およびJupyter Notebookをインストールしますが、使用できるツールはありません。分析分散には、1,500を超える機械学習パッケージがインストールされており、それらには科学学習、パン、RStudioなどが含まれます。

開始する前に、最新のAnaconda Distributionがインストールされていることを確認してください。これらの手順では、Anaconda-2019.10 -Linux- x 86_64をダウンロードしてインストールしたと想定しています。

コンピュート・インスタンスにSSHまたはPuTTYで接続します。
サンドボックスという新しい環境を作成します。
```
conda create --name sandbox
```
作成した環境をアクティブ化します。
```
conda activate sandbox
```
テナントフローをサンドボックス環境にインストールしてください。最新のテナント・フローにはKerasが含まれるようになりました。
```
python -m pip install tensorflow-gpu
```
インスタンスにGPUがない場合は、かわりに次のコマンドを使用します。
```
python -m pip install tensorflow
```
Jupyter Notebook構成ファイルを生成します。
```
jupyter notebook --generate-config
```
構成ファイルは、環境外の/home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyに作成されます。このため、その構成は、どの環境にあるかに関係なく、すべてのJupyter Notebookインスタンスに適用されます。
ナノまたはviなどのテキスト・エディタで構成ファイルを開き、次の行を先頭に追加します。
```
c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
```
Jupyter Notebookにパスワードを追加します。プロンプトが表示されたら、適切に強力なパスワードを入力します。このコマンドは、パスワードを変更するときにいつでも実行できます。
```
jupyter notebook password
```
HTTPSを介して暗号化された通信用に証明書をインストールします。自己署名証明書をインストールするには:
```
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout jupyter-key.key -out jupyter-cert.pem
```

Jupyter Notebookを起動します。

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

インスタンスの抑制ルールおよびファイアウォール設定が正しい場合、https://<instance-ip-address>:8888にナビゲートして、Jupyter NotebookをWebブラウザで開くことができます。