20と25のリビジョン間の差分 (その間の編集: 5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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| singularity pullを利用することで，Singularityイメージファイル（sif）のダウンロードやDockerイメージのsifへの変換が可能です．ここでは深層学習用コンテナを入手する例として，Dockerイメージのsifへの変換を示します． | 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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| 例：NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換 {{{ |
例：NVIDIA NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換 {{{ |
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 &