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:

• PIP
• PyTorch
• TensorFlow
• JupyterLab
• Keras
• Jupyter Notebook
• scikit-learn
• Numpy
• Scipy
• Pandas
• NLTK
• OpenCV
• Catboost
• XGBoost
• LightGBM

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

2. Установите инструменты для использования HTTPS:

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

3. Добавьте GPG-ключ для официального репозитория Docker:

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

4. Добавьте репозиторий Docker к ресурсам apt:

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"

5. Обновите список пакетами Docker из добавленного репозитория:

sudo apt update

6. 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

7. Установите Docker:

sudo apt install docker-ce

8. Проверьте статус Docker:

sudo systemctl status docker

9. Загрузите контейнер из репозитория:

docker pull selectel/selectel-ml

10. Запустите контейнер:

docker run -d -p 8888:8888 selectel/selectel-ml

11. 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.
12. В открывшемся веб-интерфейсе Jupyter Notebook введите пароль по умолчанию: 9lG0eXCevt
13. Опционально: смените пароль по инструкции от Jupyter Notebook.