Создать облачный сервер для Data Science

Вы можете создать Data Science Virtual Machine (DSVM) — облачный сервер с ОС Ubuntu 18.04. Подходит для разработчиков в области машинного обучения и аналитиков данных. В образе предустановлены и готовы к работе PyTorch, TensorFlow, Keras, XGBoost, OpenCV, Jupyter Notebook и другие инструменты.

Data Science Virtual Machine можно использовать для следующих задач:

  • разработка приложений:
    • чат-боты;
    • сервисы рекомендаций;
    • распознавание объектов на фото и видео;
    • синтез и распознавание речи;
    • сервисы прогнозирования;
  • обучение моделей;
  • эксперименты с данными.

Создать Data Science Virtual Machine

При создании облачного сервера в качестве источника выберите образ Ubuntu 18.04 LTS Machine Learning 64-bit и выберите любую конфигурацию сервера с RAM от 2 ГБ и размером дискового пространства от 25 ГБ.

Для быстрого обучения моделей мы рекомендуем использовать конфигурации GPU Line — они позволяют использовать до четырех графических процессоров.

Список инструментов

В образе Ubuntu 18.04 LTS Machine Learning 64-bit предустановлен Python 3.6 с пакетами:

Быстрый запуск JupyterLab

Введите в адресной строке браузера http://<IP-адрес облачного сервера>

Пароль по умолчанию: ikieg2wahmohtahF

Запустить контейнер для Data Science на облачном сервере

Репозиторий Ubuntu может содержать устаревшую версию Docker, поэтому установите на облачный сервер актуальную версию из официального репозитория Docker:

  1. Обновите текущий список пакетов:
sudo apt update
  1. Установите инструменты для использования HTTPS:
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
  1. Добавьте GPG-ключ для официального репозитория Docker:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
  1. Добавьте репозиторий Docker к ресурсам apt:
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
  1. Обновите список пакетами Docker из добавленного репозитория:
sudo apt update
  1. Проверьте, что вы устанавливаете пакет из репозитория Docker, а не стандартного репозитория Ubuntu:
apt-cache policy docker-ce

Пример верного ответа:

docker-ce:
  Installed: (none)
  Candidate: 18.03.1~ce~3-0~ubuntu
  Version table:
     18.03.1~ce~3-0~ubuntu 500
        500 https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic/stable amd64 Packages
  1. Установите Docker:
sudo apt install docker-ce
  1. Проверьте статус Docker:
sudo systemctl status docker
  1. Загрузите контейнер из репозитория:
docker pull selectel/selectel-ml
  1. Запустите контейнер:
docker run -d -p 8888:8888 selectel/selectel-ml
  1. Запустите Jupyter Notebook — в адресной строке браузера введите внешний IP-адрес сервера и номер порта, введённый на предыдущем шаге, например 203.0.113.1:8888.
  2. В открывшемся веб-интерфейсе Jupyter Notebook введите пароль по умолчанию: 9lG0eXCevt
  3. Опционально: смените пароль по инструкции от Jupyter Notebook.