Rescaleでの深層学習
ディープラーニングは、多数のパラメータを持つ予測モデルに焦点を当てた機械学習のサブフィールドであり、通常、層状の計算グラフとして構成されている。多くの特徴を持つサンプルを含む大規模なデータセットに適したモデルとして急速に普及しつつある。
Rescaleは、クラウド上で深層学習モデルをトレーニングするためのGPUベースのHPCノードとクラスターを提供します。Rescaleは、モデルのバッチトレーニングだけでなく、Rescale Desktopsによるインタラクティブなデータ解析にも対応しています。GPUは、低価格の前世代K80から、NVLinkインターコネクトを搭載した最新のマルチGPU P100まで、さまざまな構成が用意されています。クラスターは、最も一般的なディープラーニングフレームワークから選択して事前に設定することができます。
このページでは、4つの異なるアプリケーションのための異なるRescaleジョブの例を紹介します。インポートジョブセットアップボタンをクリックすると、サンプルジョブをあなたのアカウントにクローンし、送信できます。ジョブ結果の取得]ボタンをクリックすると、完了した例のセットアップと結果を確認できます。
ベーシックジョブの設定と投入方法については、こちらのチュートリアルをご参照ください。
デスクトップセッションの設定と起動方法の詳細については、こちらのチュートリアルを参照してください。