Machine learning
aise / TensorFlow 1.8 Python 2.7 CPU MKL Production

A pre-configured and fully integrated software stack with TensorFlow, an open source software library for machine learning, and the Python programming language. It provides a stable and tested execution environment for training, inference, or running as an API service. The stack is designed for short and long-running high-performance tasks, and can be easily integrated into continuous integration and deployment workflows. It is built with the Intel MKL and MKL-DNN libraries and optimized for running on CPU.

Конструктор:
Machine Learning
Tensorflow
tensorflow
1.8.0
Python
python
2.7.14
Preset
development_preset
1
CloudsInstallContainersСкачатьConfiguration

Использование

Вы можете установить аплайнс на любой новый или уже существующий Linux-сервер, скачать и запустить виртуальную машину, использовать базовый образ для Docker или Vagrant, или запустить новый инстанс облачной платформы, VPS или выделенный сервер у провайдеров хостинга, поддерживающих эту возможность.

Launch in clouds
Aws ec2 Google cloud platform Digital ocean
Install
Установка в Linux

Вы можете установить сборку непосредственно на любую ОС Linux с 64-битным ядром (>=2.6.32). Выполните в коммандной строке:

curl -L http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/installer:nub_tgz/setup | sh

Во время установки вас попросят выполнить через sudo несколько операций с правами администратора.

Как использовать

Для входа в окружение или запуска команд в окружении используется утилита /jet/enter. При запуске утилиты без аргументов будет запущена оболочка командной строки. В качестве аргументов можно указывать команды, эти команды будут запущены внутри окружения.

Например, для старта сервисов из окружения можно выполнить /jet/enter start. Для запуска клиента mysql внутри окружения можно выполнить /jet/enter mysql; или выполнить сначала /jet/enter и затем ввести mysql.

Архив для скачивания

Скачайте архив, распакуйте его в каталог ‘/jet’, завершите установка аплайнса выполнив команду /jet/enter /jet/own/bin/fasten и запустите сервисы командой /jet/enter start.

machine_learning-sl95m9q717g2.tar.gz
760 MB
Скачать
Run a container
Alpine 3.8
Ubuntu 18.04
Debian 9
CentOS 7
Docker

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM alpine:3.8
RUN apk add sudo libcap tar
RUN adduser -S -h /jet -s /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/Dockerfile?os=alpine_3.8'

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM ubuntu:18.04
RUN \
  echo "tzdata tzdata/Areas select Etc" | debconf-set-selections; \
  echo "tzdata tzdata/Zones/Etc select Universal" | debconf-set-selections; \
  apt-get update && \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive DEBCONF_NONINTERACTIVE_SEEN=true \
      apt-get install -y tzdata netbase sudo wget libcap2-bin
RUN useradd --system -m --home /jet --shell /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/Dockerfile?os=ubuntu_18.04'

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM debian:9-slim
RUN apt-get update && apt-get install -y netbase sudo wget libcap2-bin
RUN useradd --system -m --home /jet --shell /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/Dockerfile?os=debian_9'

Скопируйте Dockerfile в каталог вашего проекта:

FROM centos:7
RUN yum install -y sudo wget libcap
RUN useradd --system -m --home /jet --shell /jet/login jet

RUN { wget -O - "http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/setup" || echo exit 1; } | sh

WORKDIR /jet
USER jet
VOLUME ["/jet/prs"]
ENTRYPOINT ["/jet/login"]
CMD ["main"]

или собрать образ напрямую с URL выполнением команды:

docker build 'http://ru.sww.jetware.io/appliances/aise/tensorflow18_python2_mkl-180526/file/container:docker/Dockerfile?os=centos_7'
Download a virtual machine
Ubuntu 14.04
VMWare
machine_learning-sl95m9q717g2-vmware-ubuntu_14.04.zip
896 MB
Скачать
VirtualBox
machine_learning-sl95m9q717g2-virtualbox-ubuntu_14.04.ova
Скачать
Qemu/KVM
machine_learning-sl95m9q717g2-qemu-ubuntu_14.04.qcow2.gz
Скачать

Доступ к виртуальной машине возможен через консоль или по SSH:

Login: jet
Password: jet
Configuration
Logo podval
© 2016— Jetware team