使用亚马逊云服务器EC2作深度学习（四）配置好的系统镜像

这是《使用亚马逊云服务器EC2作深度学习》系列的第四篇文章。

（一）申请竞价实例  （二）配置Jupyter Notebook服务器  （三）配置TensorFlow  （四）配置好的系统镜像

配置深度学习的环境是一个很是繁琐的过程。它要求你对Linux命令有必定地了解，与此同时各类深度学习库、驱动更新十分频繁，有可能明天教程里的安装脚本就无论用了。

 

AMI

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AMI就是解决方法。AMI是能够直接在EC2启动的系统镜像，有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境，这样启动实例后，你就能够直接运行程序了。

 

AMI有几种。你能够本身建立AMI，这样你须要本身支付存储AMI镜像的费用，若是你频繁地须要使用你已经配置好的环境，这是一个不错的选择。

 

付费AMI

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第二种是awsmarketplace上须要付费的AMI。若是你使用这种镜像，除了为实例付费之外，你还须要为镜像付费。付费的AMI更新频繁，你能够找到包含最近配置的深度学习库的镜像。

bitfusion就是一个深度学习镜像的提供商。不一样的实例，镜像的使用费有所差别。对于g2.2xlarge实例，须要为TensorFlow镜像额外支付$0.065/h。

1) bitfusion提供了包括TensorFlow、Torch、Caffe、Theano几乎全部主流深度学习库的镜像。注：bitfusion已经提供TensorFlow1.0的镜像了。

https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=3b372560-86bf-4e3d-9ec0-016892a64bed

2) Amazon官方提供的深度学习镜像。官方提供的镜像价格十分昂贵，g2.2xlarge镜像的费用远远超过竞价实例的费用：

https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B01M0AXXQB?qid=1475211685369&sr=0-1&ref_=srh_res_product_title

 

社区AMI

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第三种是社区AMI，是免费的。固然不付费，你就不能要求过高。除了更新不那么频繁之外，与付费的AMI没有什么区别。

你能够在AMI一栏，点击使用自定义AMI > 选择community AMIs > 搜索深度学习库的名字，好比tensorflow。

注意搜索到的AMI有多是须要付费的AMI，并且从表面上难以甄别，不过须要付费的AMI经过这种方式启动实例会识别。这就是是为何须要社区的力量，你们一块儿来判断哪些社区的AMI质量不错，下面我会提供一些我找到的。你们能够留言大家找到的好的AMI。

 

TensorFlow AMI

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上面介绍了如何搜索社区AMI，这里提供了一些我找到的不错的社区AMI。

1) 关键字udacity-dl。环境：anaconda3, tensorflow1.0

2) 关键字DataScienceLab_1.0。环境：Install cuda;cudnn;anaconda2; tensorflow;keras;theano;pytorch;mxnet;caffe;lasagne

3）关键字TFAMI，Github主页能够找到镜像的信息。

若是Python的发行版是Anaconda，有可能不一样的库安装在的不一样的环境下。经过conda env list命令能够列出系统中全部的环境，而后source activate **就能够启动环境。