Multi-version 머신러닝 컨테이너 지원

주석

목표

  • 별도의 설치없이 TensorFlow, PyTorch 등 주요 이미지 활용
  • Terminal, JupyterLab 등의 웹 기반 개발 환경을 즉시 띄워 활용

Backend.AI는 다양한 ML 및 HPC 커널 이미지를 사전 빌드하여 제공 합니다. 따라서, 사용자는 스스로 패키지 설치를 굳이 하지 않더라도 주요 라이브러리 및 패키지를 즉시 활용할 수 있습니다. 여기서는 다종 ML 라이브러리의 여러 버전을 즉시 활용하는 예제를 진행합니다.

Sessions 페이지로 이동하여 연산 세션 생성 다이얼로그를 엽니다. 설치 환경에 따라 다양한 커널 이미지가 있을 수 있습니다.

../_images/various_kernel_images.png

여기서는 TensorFlow 2.2 환경을 선택하고 세션을 생성해보았습니다.

../_images/session_launch_dialog_tf22.png

생성된 세션의 웹 터미널을 열고 다음 Python 명령을 실행합니다. TensorFlow 2.2 버전이 실제 설치되어 있음을 확인할 수 있습니다.

../_images/tf22_version_print.png

이번에는 TensorFlow 1.13 환경을 선택해서 연산 세션을 생성합니다. (자원이 부족한 경우 이전 세션은 삭제합니다)

../_images/session_launch_dialog_tf113.png

생성된 세션의 웹 터미널을 열고 이전과 동일한 Python 명령을 실행합니다. TensorFlow 1.13(.1) 버전이 실제 설치되어 있음을 확인할 수 있습니다.

../_images/tf113_version_print.png

마지막으로 PyTorch 1.5 버전을 이용해서 연산 세션을 생성합니다.

../_images/session_launch_dialog_pytorch15.png

생성된 세션의 웹 터미널을 열고 다음 Python 명령을 실행합니다. PyTorch 1.5 버전이 실제 설치되어 있음을 확인할 수 있습니다.

../_images/pytorch15_version_print.png

이처럼, Backend.AI를 통해 TensorFlow, PyTorch 등 주요 라이브러리의 다양한 버전을 불필요한 설치 노력 없이 활용할 수 있습니다.