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:

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.