16と25のリビジョン間の差分 (その間の編集: 9回)
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| = 深層学習コンテナを利用する方法 = | = Singularityイメージファイルの入手 = |
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| 深層学習用コンテナを利用したい場合，singularity pullを利用することで，sifイメージのダウンロードやdockerイメージのsifファイル変換が可能です． sifファイルへの変換方法は以下です．※サイトは例の2社に限定されるわけではありません |
Singularityイメージファイル（sif）を/work以下に置き，HPCクラスタのバッチジョブやインタラクティブジョブで指定することができます． 各ユーザの環境にてsingularity pullを利用することで，公開されているDockerイメージを変換してsifを入手できます．公開されているDockerイメージは [[https://hub.docker.com/|Docker Hub]] や [[https://catalog.ngc.nvidia.com/containers|NVIDIA NGC]] などで検索できます． 例：ROCmのTensorflow Dockerイメージをsifに変換 {{{ $ nohup singularity pull docker://rocm/tensorflow & }}} |
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| {{{ $ singularity pull docker://rocm/pytorch:latest |
{{{ $ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest & |
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| 例：NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換 {{{ $ singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 |
例：NVIDIA NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換 {{{ $ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 & |
Singularityイメージファイルの入手
Singularityイメージファイル（sif）を/work以下に置き，HPCクラスタのバッチジョブやインタラクティブジョブで指定することができます．
各ユーザの環境にてsingularity pullを利用することで，公開されているDockerイメージを変換してsifを入手できます．公開されているDockerイメージは Docker Hub や NVIDIA NGC などで検索できます．
例：ROCmのTensorflow Dockerイメージをsifに変換
$ nohup singularity pull docker://rocm/tensorflow &
例：ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換
$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &
例：NVIDIA NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換
$ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 &