随着人工智能的发展,深度学习的价值不断增加,但实现它多是一个复杂耗时的过程。英特尔(Intel)正寻求经过其在 Kubernetes 进行分布式深度学习的新开源平台来改变这一情况,该深度学习平台称为:Nauta 。node
本指南包括 Nauta 安装、配置和管理,提供安装和配置Nauta的具体步骤。 同时包含了Nauta 要求、配置的选项,以及管理任务。git
注意: 配置 Nauta 客户端的指南,参考 Nauta User Guide。github
Nauta 是一个软件套件,提供了多用户、分布式计算环境用于运行深度学习的模型训练试验。 实验结果能够查看和监视,能够经过命令行界面 (CLI)、Web UI 或 TensorBoard*来查看。你能够使用已有的数据集,本身的数据或者在线下载数据,建立共有或私有目录来在团队间协做。服务器
Nauta 运行于 Kubernetes* 和 Docker*,易于管理,具备较好的伸缩性。Nauta 使用定制模版来消除建立和运行单个/多个节点深度学习的复杂性,在标准的容器环境中运行,不须要复杂的系统和脚本。分布式
Nauta is intended to run on a multi-server Kubernetes cluster. To run Nauta, you will need at least one Master node, and one or more Worker nodes. Nauta is a platform for performing Deep Learning training, and requires robust hardware specifications to run with optimal performance.ide
安装Nauta 在 'bare metal' (for example, non-cloud) 服务器环境,须要:学习
git clone --recursive https://github.com/IntelAI/nauta.git
cd nauta
该过程包括:ui
建立 Kubernetes cluster, 全部的须要的 Docker files用于运行 Tensorflow*, Jupyter*, Tensorboard, 和 Horovod*。人工智能
安装 Nauta server-side 应用到新的Kubernetes cluster,而后启动系统来运行。spa
完成上面的操做须要花一些时间,咱们一步步来。
该指南包含下面的主题:
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