システムの構成について
インスタンスにソフトウェアをインストールする前に、ローカル・コンピュータからインターネット経由でトラフィックを受け入れるように構成する必要があります。
アクセスを設定したら、Anacondaをインストールし、次に使用する機械学習環境を作成します。
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。
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。
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。
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。
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。