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NetApp Solutions
본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

사용 사례 - TensorFlow 교육 작업 예

기여자
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이 섹션에서는 NVIDIA AI Enterprise 환경 내에서 TensorFlow 교육 작업을 실행하기 위해 수행해야 하는 작업에 대해 설명합니다.

필수 구성 요소

이 섹션에 설명된 단계를 수행하기 전에 에 설명된 지침에 따라 게스트 VM 템플릿을 이미 생성했다고 가정합니다 "설정" 페이지.

템플릿에서 게스트 VM을 생성합니다

먼저 이전 섹션에서 생성한 템플릿에서 새 게스트 VM을 생성해야 합니다. 템플릿에서 새 게스트 VM을 생성하려면 VMware vSphere에 로그인하고 템플릿 이름을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 '이 템플릿에서 새 VM…​'을 선택하고 마법사를 따릅니다.

입력/출력 대화 상자 또는 작성된 내용을 표시하는 그림

데이터 볼륨 생성 및 마운트

그런 다음, 교육 데이터 세트를 저장할 새 데이터 볼륨을 생성해야 합니다. NetApp DataOps 툴킷을 사용하여 새 데이터 볼륨을 빠르게 생성할 수 있습니다. 다음 예제 명령은 용량이 2TB인 'imagenet'이라는 이름의 볼륨을 생성하는 방법을 보여 줍니다.

$ netapp_dataops_cli.py create vol -n imagenet -s 2TB

데이터 볼륨을 데이터로 채우기 전에 게스트 VM 내에 마운트해야 합니다. NetApp DataOps 툴킷을 사용하여 데이터 볼륨을 빠르게 마운트할 수 있습니다. 다음 예제 명령은 이전 단계에서 생성한 볼륨의 모팅을 보여 줍니다.

$ sudo -E netapp_dataops_cli.py mount vol -n imagenet -m ~/imagenet

데이터 볼륨을 채웁니다

새 볼륨을 프로비저닝하고 마운트한 후에는 소스 위치에서 교육 데이터 세트를 가져와서 새 볼륨에 배치할 수 있습니다. 일반적으로 이 작업은 S3 또는 Hadoop 데이터 레이크에서 데이터를 가져오는 작업을 수반하며, 경우에 따라 데이터 엔지니어의 도움을 받게 됩니다.

TensorFlow 교육 작업을 실행합니다

이제 TensorFlow 교육 작업을 실행할 준비가 되었습니다. TensorFlow 교육 작업을 실행하려면 다음 작업을 수행하십시오.

  1. NVIDIA NGC 엔터프라이즈 TensorFlow 컨테이너 이미지를 가져옵니다.

    $ sudo docker pull nvcr.io/nvaie/tensorflow-2-1:22.05-tf1-nvaie-2.1-py3

  2. NVIDIA NGC 엔터프라이즈 TensorFlow 컨테이너의 인스턴스를 시작합니다. '-v' 옵션을 사용하여 데이터 볼륨을 컨테이너에 연결합니다.

    $ sudo docker run --gpus all -v ~/imagenet:/imagenet -it --rm nvcr.io/nvaie/tensorflow-2-1:22.05-tf1-nvaie-2.1-py3

  3. 컨테이너 내에서 TensorFlow 교육 프로그램을 실행합니다. 다음 예제 명령은 컨테이너 이미지에 포함된 ResNet-50 훈련 프로그램의 예를 보여 줍니다.

    $ python ./nvidia-examples/cnn/resnet.py --layers 50 -b 64 -i 200 -u batch --precision fp16 --data_dir /imagenet/data