NOWATORSKA TECHNOLOGIA
Uwaga
Zawartość niniejszej dokumentacji dotyczy wyłącznie zarejestrowanych użytkowników z dostępem do https://horizon.cloudferro.com
- Instalacja TensorFlow na platformie Docker działającej na maszynie wirtualnej NSIS vGPU
- Wymagania wstępne
- Co zostanie omówione?
- Krok 1: Aktualizacja oprogramowania na maszynie wirtualnej i sprawdzenie, czy karta graficzna NVIDIA działa.
- Krok 2: Instalacja platformy Docker
- Krok 3: Instalacja i weryfikacja NVIDIA Container Toolkit (ndivia-docker2)
- Krok 4 Zainstaluj TensorFlow z obsługą vGPU
- Co można zrobić dalej?
- Przykładowy przepływ pracy deep learning wykorzystujący TensorFlow uruchomiony w środowisku Docker na maszynie wirtualnej NSIS vGPU
- Instalacja TensorFlow na maszynie wirtualnej z włączoną obsługą vGPU na NSIS Cloud
- Przykładowy przepływ pracy deep learning przy użyciu vGPU i EO-DATA na NSIS
- Przykładowy klaster SLURM w chmurze NSIS z ElastiCluster
- Co zostanie omówione?
- Wymagania wstępne
- Zawsze używaj najnowszej wartości identyfikatora obrazu
- Krok przygotowawczy 1 Stwórz Użytkownika Openstack Keystone
- Krok przygotowawczy 2 stwórz nową parę kluczy
- Krok przygotowawczy 3 stwórz grupy zabezpieczeń
- Krok przygotowawczy 4 Jak postawić Python i virtualenv
- Krok przygotowawczy 5 Załadowanie pliku Openstack RC
- Krok przygotowaczy 6 Instalacja ElastiCluster
- Krok 1 instalacji Stwórz ~/.elasticluster/config
- Krok 2 instalacji Jak wprowadzić prawidłowe wartości w szablon konfiguracji ElastiCluster
- Krok 3 instalacji Uruchom i zweryfikuj ustawienia klastra
- Krok 4 Rozwiązywanie problemów i debugowanie
- Co można zrobić dalej?
- Przykładowy przepływ pracy: Uruchamianie zadań EO Processing MPI na klastrze SLURM w chmurze NSIS
- Analiza i monitorowanie powodzi przy użyciu języka Python i zdjęć satelitarnych Sentinel-2 na NSIS
- Monitorowanie rozrostu miast za pomocą danych Sentinel-1 SAR z wykorzystaniem wartości pikseli i progowania polaryzacji w NSIS
- Wykorzystanie obrazów Sentinel-2 do monitorowania ujścia rzeki Syr Daria i Jeziora Aralskiego oraz analizowanie ich za pomocą wskaźnika NDWI na NSIS
- Monitorowanie zasięgu pożarów na obszarach mokradeł z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i danych satelitarnych Sentinel-2
- Najlepsze praktyki dla przepływów pracy EO+AI