लिनक्सको लागि इंटेल एआई एनालिटिक्स टूलकिट

उत्पादन जानकारी

एआई किट एउटा टुलकिट हो जसले मेसिन लर्निङ र गहिरो सिकाइ परियोजनाहरूका लागि बहु कन्डा वातावरणहरू समावेश गर्दछ। यसले TensorFlow, PyTorch, र Intel oneCCL बाइन्डिङका लागि वातावरण समावेश गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई वातावरण चरहरू सेट गरेर, प्याकेजहरू थप्न कोन्डा प्रयोग गरेर, ग्राफिक्स ड्राइभरहरू स्थापना गरेर, र ह्याङ्गचेक असक्षम गरेर तिनीहरूको प्रणाली कन्फिगर गर्न अनुमति दिन्छ। टुलकिट कमाण्ड लाइन इन्टरफेस (CLI) मा प्रयोग गर्न सकिन्छ र सजिलैसँग कुनै विशेष परिमार्जन बिना अवस्थित परियोजनाहरूमा एकीकृत गर्न सकिन्छ।

उत्पादन प्रयोग

1. जारी राख्नु अघि वातावरण चर सेट गरेर आफ्नो प्रणाली कन्फिगर गर्नुहोस्।
2. कमाण्ड लाइन इन्टरफेस (CLI) मा काम गर्न, वातावरण चर मार्फत oneAPI टूलकिटहरूमा उपकरणहरू कन्फिगर गर्न setvars.sh स्क्रिप्ट प्रयोग गर्नुहोस्। तपाईंले प्रति सत्र एक पटक वा प्रत्येक पटक नयाँ टर्मिनल सञ्झ्याल खोल्दा setvars.sh स्क्रिप्ट स्रोत गर्न सक्नुहुन्छ। setvars.sh स्क्रिप्ट तपाईको oneAPI स्थापनाको मूल फोल्डरमा फेला पार्न सकिन्छ।
3. "conda activate" आदेश मार्फत आवश्यक अनुसार विभिन्न कन्डा वातावरण सक्रिय गर्नुहोस् "। AI किटले TensorFlow (CPU) को लागि कन्डा वातावरण, S का लागि Intel विस्तार सहित TensorFlow समावेश गर्दछ।ample TensorFlow (GPU), PyTorch (XPU) को लागि Intel विस्तार संग PyTorch, र Intel oneCCL Bindings for PyTorch (CPU)।
4. प्रत्येक परिवेशसँग सम्बन्धित सुरु गर्न खोज्नुहोस्ampप्रत्येक वातावरण कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने बारे थप जानकारीको लागि प्रयोगकर्ता पुस्तिकामा प्रदान गरिएको तालिकामा लिङ्क गरिएको छ।

निम्न निर्देशनहरूले मान्दछ कि तपाईंले Intel® oneAPI सफ्टवेयर स्थापना गर्नुभएको छ। स्थापना विकल्पहरूको लागि कृपया Intel AI विश्लेषण टूलकिट पृष्ठ हेर्नुहोस्। यस रूपमा निर्माण र चलाउन यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्ampIntel® AI Analytics Toolkit (AI Kit) को साथमा:

1. आफ्नो प्रणाली कन्फिगर गर्नुहोस्।
2. एस निर्माण र चलाउनुहोस्ample।

नोट: मानक पाइथन स्थापनाहरू AI किटसँग पूर्ण रूपमा उपयुक्त छन्, तर पाइथनको लागि Intel® वितरणलाई प्राथमिकता दिइन्छ।
तपाइँका अवस्थित परियोजनाहरूमा कुनै विशेष परिमार्जनहरू यो टुलकिटको साथ प्रयोग गर्न सुरु गर्न आवश्यक छैन।

यस टूलकिटका अवयवहरू

एआई किट समावेश छ

• PyTorch को लागि Intel® अनुकूलन*: Intel® oneAPI डीप न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी (oneDNN) लाई PyTorch मा गहिरो शिक्षाको लागि पूर्वनिर्धारित गणित कर्नेल पुस्तकालयको रूपमा समावेश गरिएको छ।
• PyTorch को लागी Intel® Extension: Intel® Extension for PyTorch* ले PyTorch* क्षमताहरूलाई अप-टु-डेट सुविधाहरू र Intel हार्डवेयरमा अतिरिक्त कार्यसम्पादन वृद्धिको लागि अप्टिमाइजेसनहरू विस्तार गर्दछ।
• Intel® अप्टिमाइजेसन for TensorFlow*: यो संस्करणले OneDNN बाट प्रिमिटिभहरूलाई TensorFlow रनटाइममा द्रुत कार्यसम्पादनको लागि एकीकृत गर्दछ।
• TensorFlow को लागि Intel® विस्तार: TensorFlow* को लागि Intel® विस्तार TensorFlow PluggableDevice इन्टरफेसमा आधारित एक विषम, उच्च प्रदर्शन गहिरो शिक्षा विस्तार प्लगइन हो। यो एक्स्टेन्सन प्लगइनले Intel XPU (GPU, CPU, आदि) यन्त्रहरूलाई टेन्सरफ्लो खुला स्रोत समुदायमा AI कार्यभार प्रवेगको लागि ल्याउँछ।
• पाइथनका लागि Intel® वितरण*: तपाईंको कोडमा न्यूनतम वा कुनै परिवर्तन नगरी, बाकसबाटै छिटो पाइथन अनुप्रयोग प्रदर्शन प्राप्त गर्नुहोस्। यो वितरण Intel® प्रदर्शन पुस्तकालयहरू जस्तै Intel® oneAPI गणित कर्नेल लाइब्रेरी र Intel®oneAPI डाटा एनालिटिक्स लाइब्रेरीसँग एकीकृत छ।
• Intel® Distribution of Modin* (Anaconda मार्फत मात्र उपलब्ध), जसले तपाईंलाई पाण्डामा समान एपीआईको साथ यो बुद्धिमान, वितरित डाटाफ्रेम लाइब्रेरी प्रयोग गरेर बहु ​​नोडहरूमा निर्बाध रूपमा मापन गर्न सक्षम बनाउँछ। यो वितरण Conda* प्याकेज प्रबन्धकसँग Intel® AI Analytics Toolkit स्थापना गरेर मात्र उपलब्ध हुन्छ।
• Intel® न्यूरल कम्प्रेसर: TensorFlow*, PyTorch*, MXNet*, र ONNX* (ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेन्ज) रनटाइम जस्ता लोकप्रिय गहिरो-सिकाइ फ्रेमवर्कहरूमा तुरुन्तै कम सटीक अनुमान समाधानहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
• Intel® Extension for Scikit-learn*: Intel® oneAPI डाटा एनालिटिक्स लाइब्रेरी (oneDAL) को प्रयोग गरेर तपाईंको Scikit-learn अनुप्रयोगको गति बढाउने एउटा सहज तरिका।
  स्किट-लर्न प्याचिङले यसलाई वास्तविक जीवनका समस्याहरू समाधान गर्नका लागि उपयुक्त मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क बनाउँछ।
• Intel द्वारा अनुकूलित XGBoost: ग्रेडियन्ट-बढाइएका निर्णय रूखहरूको लागि यो प्रख्यात मेसिन-लर्निङ प्याकेजमा Intel® आर्किटेक्चरहरूको लागि सिमलेस, ड्रप-इन एक्सेलेरेशन समावेश छ जसले महत्त्वपूर्ण रूपमा मोडेल प्रशिक्षणको गति बढाउन र राम्रो भविष्यवाणीहरूको लागि शुद्धता सुधार गर्दछ।

तपाइँको प्रणाली कन्फिगर गर्नुहोस् - Intel® AI Analytics Toolkit

यदि तपाईंले पहिले नै AI एनालिटिक्स टुलकिट स्थापना गर्नुभएको छैन भने, Intel® AI Analytics Toolkit स्थापना गर्ने सन्दर्भमा हेर्नुहोस्। तपाइँको प्रणाली कन्फिगर गर्न, जारी राख्नु अघि वातावरण चर सेट गर्नुहोस्।

 

CLI विकासको लागि वातावरण चर सेट गर्नुहोस्
कमाण्ड लाइन इन्टरफेस (CLI) मा काम गर्नको लागि, oneAPI टूलकिटहरूमा उपकरणहरू मार्फत कन्फिगर गरिएको छ।
वातावरण चर। setvars स्क्रिप्ट सोर्स गरेर वातावरण चर सेट गर्न:

विकल्प १: स्रोत setvars.sh प्रति सत्र एक पटक
तपाईंले नयाँ टर्मिनल सञ्झ्याल खोल्दा प्रत्येक पटक स्रोत setvars.sh:

तपाईंले आफ्नो oneAPI स्थापनाको मूल फोल्डरमा setvars.sh स्क्रिप्ट फेला पार्न सक्नुहुन्छ, जुन सामान्यतया प्रणाली व्यापक स्थापनाहरूको लागि /opt/intel/oneapi/ र निजी स्थापनाहरूको लागि ~/intel/oneapi/ हो।

प्रणाली व्यापक स्थापनाहरूको लागि (रूट वा sudo विशेषाधिकारहरू आवश्यक छ):

• । /opt/intel/oneapi/setvars.sh

निजी स्थापनाहरूको लागि:

• । ~/intel/oneapi/setvars.sh

विकल्प २: setvars.sh को लागि एक पटक सेटअप
तपाईंको परियोजनाहरूको लागि वातावरण स्वचालित रूपमा सेट अप गर्न, आदेश स्रोत समावेश गर्नुहोस्
स्टार्टअप स्क्रिप्टमा /setvars.sh जहाँ यसलाई स्वचालित रूपमा बोलाइनेछ (बदल्नुहोस्
तपाईंको oneAPI स्थापना स्थानको मार्गको साथ)। पूर्वनिर्धारित स्थापना स्थानहरू /opt/ हुन्।
intel/oneapi/ प्रणाली व्यापक स्थापनाहरूको लागि (रूट वा sudo विशेषाधिकारहरू आवश्यक छ) र ~/intel/oneapi/ निजी स्थापनाहरूको लागि।
पूर्वका लागिampले, तपाईं स्रोत थप्न सक्नुहुन्छ आफ्नो ~/.bashrc वा ~/.bashrc_pro मा /setvars.sh आदेशfile वा ~/.profile file। तपाइँको प्रणालीमा सबै खाताहरूको लागि सेटिङहरू स्थायी बनाउनको लागि, तपाइँको प्रणालीको /etc/pro मा एक-लाइन .sh लिपि सिर्जना गर्नुहोस्।file.d फोल्डर जसले setvars.sh को स्रोत दिन्छ (थप विवरणहरूको लागि, वातावरण चरहरूमा Ubuntu कागजात हेर्नुहोस्)।

नोट
setvars.sh स्क्रिप्ट कन्फिगरेसन प्रयोग गरेर व्यवस्थित गर्न सकिन्छ file, जुन विशेष गरी उपयोगी हुन्छ यदि तपाइँलाई "नवीनतम" संस्करणमा पूर्वनिर्धारित गर्नुको सट्टा पुस्तकालय वा कम्पाइलरको विशेष संस्करणहरू प्रारम्भ गर्न आवश्यक छ। थप विवरणहरूको लागि, कन्फिगरेसन प्रयोग गर्दै हेर्नुहोस् File Setvars.sh प्रबन्ध गर्न। यदि तपाईंलाई गैर-POSIX शेलमा वातावरण सेटअप गर्न आवश्यक छ भने, थप कन्फिगरेसन विकल्पहरूको लागि OneAPI विकास वातावरण सेटअप हेर्नुहोस्।

अर्को चरणहरू

• यदि तपाइँ Conda प्रयोग गरिरहनु भएको छैन, वा GPU को लागि विकास गर्दै हुनुहुन्छ भने, S निर्माण र चलाउनुहोस्ampले परियोजना।
• Conda प्रयोगकर्ताहरूको लागि, अर्को खण्डमा जारी राख्नुहोस्।
• GPU मा विकास गर्न, GPU प्रयोगकर्ताहरूमा जारी राख्नुहोस्

यस टूलकिटमा Conda वातावरण
एआई किटमा धेरै कन्डा वातावरणहरू समावेश छन्। प्रत्येक वातावरण तलको तालिकामा वर्णन गरिएको छ। एकचोटि तपाईंले वातावरण चरहरू CLI वातावरणमा पहिले नै निर्देशन दिए अनुसार सेट गरेपछि, तपाईंले निम्न आदेश मार्फत आवश्यक अनुसार विभिन्न कन्डा वातावरण सक्रिय गर्न सक्नुहुन्छ:

• conda सक्रिय

थप जानकारीको लागि, कृपया प्रत्येक वातावरणसँग सम्बन्धित Getting Started S अन्वेषण गर्नुहोस्ampतलको तालिकामा लिङ्क गरिएको छ।

गैर-रूट प्रयोगकर्ताको रूपमा प्याकेजहरू थप्न कोन्डा क्लोन प्रकार्य प्रयोग गर्नुहोस्
Intel AI एनालिटिक्स टूलकिट oneapi फोल्डरमा स्थापना गरिएको छ, जसलाई व्यवस्थापन गर्न रूट विशेषाधिकारहरू आवश्यक पर्दछ। तपाइँ Conda* प्रयोग गरेर नयाँ प्याकेजहरू थप्न र कायम राख्न चाहन सक्नुहुन्छ, तर तपाइँ रूट पहुँच बिना त्यसो गर्न सक्नुहुन्न। वा, तपाइँसँग रूट पहुँच हुन सक्छ तर तपाइँ प्रत्येक पटक Conda सक्रिय गर्दा रूट पासवर्ड प्रविष्ट गर्न चाहनुहुन्न।

रूट पहुँच प्रयोग नगरी आफ्नो वातावरण व्यवस्थापन गर्न, /opt/intel/oneapi/ फोल्डर बाहिरको फोल्डरमा आवश्यक प्याकेजहरू क्लोन गर्न कोन्डा क्लोन कार्यक्षमता प्रयोग गर्नुहोस्:

1. उही टर्मिनल विन्डोबाट जहाँ तपाइँ setvars.sh चलाउनुभयो, तपाइँको प्रणालीमा Conda वातावरण पहिचान गर्नुहोस्:
   • conda env सूची
     तपाईंले यससँग मिल्दोजुल्दो नतिजाहरू देख्नुहुनेछ:
2. वातावरणलाई नयाँ फोल्डरमा क्लोन गर्न क्लोन प्रकार्य प्रयोग गर्नुहोस्। पूर्व माample तल, नयाँ वातावरणलाई usr_intelpython नाम दिइएको छ र क्लोन गरिएको वातावरणलाई आधार नाम दिइएको छ (माथिको छविमा देखाइएको छ)।
   • conda सिर्जना गर्नुहोस् -नाम usr_intelpython -clone आधार
     क्लोन विवरणहरू देखा पर्नेछ:

1. प्याकेजहरू थप्ने क्षमता सक्षम गर्न नयाँ वातावरण सक्रिय गर्नुहोस्। conda सक्रिय usr_intelpython
2. नयाँ वातावरण सक्रिय छ भनी प्रमाणित गर्नुहोस्। conda env सूची
   तपाईं अब पाइजनको लागि Intel वितरणको लागि Conda वातावरण प्रयोग गरेर विकास गर्न सक्नुहुन्छ।
3. TensorFlow* वा PyTorch* वातावरण सक्रिय गर्न:

टेन्सरफ्लो

• conda सक्रिय tensorflow

PyTorch

• conda सक्रिय pytorch

अर्को चरणहरू

• यदि तपाइँ GPU को लागी विकास गरिरहनु भएको छैन भने, एस निर्माण र चलाउनुहोस्ampले परियोजना।
• GPU मा विकास गर्न, GPU प्रयोगकर्ताहरूमा जारी राख्नुहोस्।

GPU प्रयोगकर्ताहरू
GPU मा विकास गर्नेहरूका लागि, यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

GPU ड्राइभरहरू स्थापना गर्नुहोस्
यदि तपाईंले GPU ड्राइभरहरू स्थापना गर्न स्थापना गाइडमा निर्देशनहरू पालना गर्नुभयो भने, तपाईंले यो चरण छोड्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाईंले ड्राइभरहरू स्थापना गर्नुभएको छैन भने, स्थापना गाइडमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्।

भिडियो समूहमा प्रयोगकर्ता थप्नुहोस्
GPU कम्प्युट वर्कलोडहरूको लागि, गैर-रूट (सामान्य) प्रयोगकर्ताहरूसँग सामान्यतया GPU उपकरणमा पहुँच हुँदैन। भिडियो समूहमा तपाइँको सामान्य प्रयोगकर्ता(हरू) थप्न निश्चित गर्नुहोस्; अन्यथा, सामान्य प्रयोगकर्ताद्वारा कार्यान्वयन गर्दा GPU उपकरणका लागि कम्पाइल गरिएका बाइनरीहरू असफल हुनेछन्। यो समस्या समाधान गर्न, भिडियो समूहमा गैर-रूट प्रयोगकर्ता थप्नुहोस्:

• sudo usermod -a -G भिडियो

ह्याङ्गचेक असक्षम पार्नुहोस्
नेटिभ वातावरणमा लामो समयदेखि चलिरहेको GPU कम्प्युट वर्कलोड भएका एप्लिकेसनहरूका लागि ह्याङ्गचेक असक्षम पार्नुहोस्। यसलाई भर्चुअलाइजेसन वा GPU को अन्य मानक प्रयोगहरू, जस्तै गेमिङका लागि सिफारिस गरिँदैन।

GPU हार्डवेयरलाई कार्यान्वयन गर्न चार सेकेन्डभन्दा बढी समय लाग्ने कार्यभार लामो चलिरहेको कार्यभार हो। पूर्वनिर्धारित रूपमा, लामो-चलिरहेको कार्यभारको रूपमा योग्य हुने व्यक्तिगत थ्रेडहरूलाई ह्याङ मानिन्छ र समाप्त गरिन्छ। ह्याङ्गचेक टाइमआउट अवधि असक्षम गरेर, तपाइँ यो समस्याबाट बच्न सक्नुहुन्छ।

नोट: यदि कर्नेल अद्यावधिक गरिएको छ भने, ह्याङ्गचेक स्वतः सक्षम हुन्छ। ह्याङ्गचेक असक्षम छ भनी सुनिश्चित गर्न प्रत्येक कर्नेल अपडेट पछि तलको प्रक्रिया चलाउनुहोस्।

1. टर्मिनल खोल्नुहोस्।
2. ग्रब खोल्नुहोस् file /etc/default मा।
3. ग्रब मा file, रेखा खोज्नुहोस् GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=""।
4. उद्धरणहरू बीचको यो पाठ प्रविष्ट गर्नुहोस् (""):
5. यो आदेश चलाउनुहोस्:
   sudo अपडेट-ग्रब
6. प्रणाली रिबुट गर्नुहोस्। ह्याङ्गचेक असक्षम रहन्छ।

अर्को चरण
अब तपाईंले आफ्नो प्रणाली कन्फिगर गर्नुभएको छ, एस निर्माण र चलाउन अगाडि बढ्नुहोस्ampले परियोजना।

एस निर्माण र चलाउनुहोस्ampले कमाण्ड लाइन प्रयोग गर्दै

Intel® AI Analytics Toolkit
यस खण्डमा, तपाईंले परियोजनाहरू निर्माण गर्ने प्रक्रियासँग परिचित हुनको लागि एउटा साधारण "हेलो वर्ल्ड" परियोजना चलाउनुहुनेछ, र त्यसपछि आफ्नै परियोजना निर्माण गर्नुहोस्।

नोट: यदि तपाईंले पहिले नै आफ्नो विकास वातावरण कन्फिगर गर्नुभएको छैन भने, आफ्नो प्रणाली कन्फिगर गर्नुहोस् र यो पृष्ठमा फर्कनुहोस्। यदि तपाईंले आफ्नो प्रणाली कन्फिगर गर्ने चरणहरू पूरा गरिसक्नुभएको छ भने, तलका चरणहरू जारी राख्नुहोस्।

कमाण्ड लाइनबाट काम गर्दा तपाईले टर्मिनल सञ्झ्याल वा भिजुअल स्टुडियो कोड* प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। स्थानीय रूपमा VS कोड कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने बारे विवरणहरूको लागि, लिनक्समा oneAPI सँग भिजुअल स्टुडियो कोडको आधारभूत उपयोग हेर्नुहोस्*। VS कोड टाढाबाट प्रयोग गर्न, लिनक्समा oneAPI सँग रिमोट भिजुअल स्टुडियो कोड विकास हेर्नुहोस्*।

एस निर्माण र चलाउनुहोस्ampपरियोजना
एसampतपाईंले s निर्माण गर्न सक्नु अघि तलको तपाईंको प्रणालीमा क्लोन हुनुपर्छampले परियोजना:

CMake लाई समर्थन गर्ने कम्पोनेन्टहरूको सूची हेर्नको लागि, OneAPI अनुप्रयोगहरूसँग CMake प्रयोग गर्नुहोस् हेर्नुहोस्।

तपाईंको आफ्नै परियोजना निर्माण गर्नुहोस्
तपाइँको अवस्थित पाइथन परियोजनाहरूमा कुनै विशेष परिमार्जनहरू यो टुलकिटको साथ प्रयोग गर्न सुरु गर्न आवश्यक छैन। नयाँ परियोजनाहरूको लागि, प्रक्रियाले s सिर्जना गर्न प्रयोग गरिने प्रक्रियालाई नजिकबाट पछ्याउँछampले हेलो वर्ल्ड प्रोजेक्टहरू। हेलो वर्ल्ड README लाई सन्दर्भ गर्नुहोस् fileनिर्देशनहरूको लागि s।

अधिकतम प्रदर्शन
तपाईंले TensorFlow वा PyTorch को लागि कार्यसम्पादन अधिकतम बनाउन मद्दत गर्न कागजातहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।

तपाईंको वातावरण कन्फिगर गर्नुहोस्

नोट: यदि तपाइँको भर्चुअल वातावरण उपलब्ध छैन भने, वा यदि तपाइँ तपाइँको भर्चुअल वातावरणमा प्याकेजहरू थप्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँले एक गैर-रूट प्रयोगकर्ताको रूपमा प्याकेजहरू थप्न कोन्डा क्लोन प्रकार्य प्रयोग गर्नुहोस् मा चरणहरू पूरा गरेको सुनिश्चित गर्नुहोस्।

यदि तपाइँ कन्टेनर बाहिर विकास गर्दै हुनुहुन्छ भने, पाइथनको लागि Intel® वितरण प्रयोग गर्न निम्न स्क्रिप्टको स्रोत बनाउनुहोस्*:

• • /setvars.sh
• कहाँ जहाँ तपाईंले यो टुलकिट स्थापना गर्नुभयो। पूर्वनिर्धारित रूपमा स्थापना निर्देशिका हो:
• रूट वा सुडो स्थापनाहरू: /opt/intel/oneapi
• स्थानीय प्रयोगकर्ता स्थापनाहरू: ~/intel/oneapi

नोट: setvars.sh लिपि कन्फिगरेसन प्रयोग गरेर व्यवस्थित गर्न सकिन्छ file, जुन विशेष गरी उपयोगी हुन्छ यदि तपाइँलाई "नवीनतम" संस्करणमा पूर्वनिर्धारित गर्नुको सट्टा पुस्तकालय वा कम्पाइलरको विशेष संस्करणहरू प्रारम्भ गर्न आवश्यक छ। थप विवरणहरूको लागि, कन्फिगरेसन प्रयोग गर्दै हेर्नुहोस् File Setvars.sh प्रबन्ध गर्न। यदि तपाइँलाई गैर-POSIX शेलमा वातावरण सेटअप गर्न आवश्यक छ भने, थप कन्फिगरेसन विकल्पहरूको लागि oneAPI विकास वातावरण सेटअप हेर्नुहोस्।

वातावरण स्विच गर्न, तपाईंले पहिले सक्रिय वातावरण निष्क्रिय गर्नुपर्छ।
निम्न पूर्वample ले वातावरण कन्फिगर गर्ने, TensorFlow * सक्रिय गर्ने, र त्यसपछि पाइथनको लागि Intel वितरणमा फर्कने प्रदर्शन गर्दछ:

कन्टेनर डाउनलोड गर्नुहोस्

Intel® AI Analytics Toolkit
कन्टेनरहरूले तपाईंलाई oneAPI अनुप्रयोगहरू निर्माण, चलाउन र प्रोफाइलिङका लागि वातावरणहरू सेटअप र कन्फिगर गर्न र छविहरू प्रयोग गरेर वितरण गर्न अनुमति दिन्छ:

• तपाईले चाहिने सबै उपकरणहरूसँग पूर्व-कन्फिगर गरिएको वातावरण समावेश भएको छवि स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ, त्यसपछि त्यो वातावरण भित्र विकास गर्नुहोस्।
• तपाईले वातावरण बचत गर्न सक्नुहुन्छ र छविलाई अतिरिक्त सेटअप बिना अर्को मेसिनमा सार्नको लागि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
• तपाईंले आवश्यकता अनुसार भाषा र रनटाइम, विश्लेषण उपकरण वा अन्य उपकरणहरूको विभिन्न सेटहरूका साथ कन्टेनरहरू तयार गर्न सक्नुहुन्छ।

डाउनलोड डकर* छवि
तपाईं कन्टेनर रिपोजिटरीबाट डकर* छवि डाउनलोड गर्न सक्नुहुन्छ।

नोट: डकर छवि ~5 GB छ र डाउनलोड गर्न ~15 मिनेट लाग्न सक्छ। यसलाई 25 GB डिस्क स्पेस चाहिन्छ।

1. छवि परिभाषित गर्नुहोस्:
   image=intel/oneapi-aikit डकर पुल "$ image"
2. छवि तान्नुहोस्।
   डकर पुल "$ छवि"

तपाईंको छवि डाउनलोड भएपछि, कमाण्ड लाइनको साथ कन्टेनरहरू प्रयोग गर्न अगाडि बढ्नुहोस्।

कमाण्ड लाइनको साथ कन्टेनरहरू प्रयोग गर्दै
Intel® AI Analytics Toolkit पूर्व-निर्मित कन्टेनरहरू सिधै डाउनलोड गर्नुहोस्। CPU को लागि तलको आदेशले तपाईंलाई कमाण्ड प्रम्प्टमा, कन्टेनर भित्र, अन्तरक्रियात्मक मोडमा छोड्नेछ।

CPU
image=intel/oneapi-aikit डकर रन -it "$image"

Intel® Advisor, Intel® Inspector वा VTune™ कन्टेनरहरूको साथ प्रयोग गर्दै
यी उपकरणहरू प्रयोग गर्दा, कन्टेनरमा अतिरिक्त क्षमताहरू उपलब्ध गराउनुपर्छ: –cap-add=SYS_ADMIN –cap-add=SYS_PTRACE

• डकर रन -cap-add=SYS_ADMIN -cap-add=SYS_PTRACE \ -device=/dev/dri -it "$image"

क्लाउड CI प्रणालीहरू प्रयोग गर्दै

क्लाउड CI प्रणालीहरूले तपाइँलाई तपाइँको सफ्टवेयर स्वचालित रूपमा निर्माण र परीक्षण गर्न अनुमति दिन्छ। पूर्वको लागि github मा रेपो हेर्नुहोस्ampकन्फिगरेसन को लेस fileलोकप्रिय क्लाउड CI प्रणालीहरूको लागि oneAPI प्रयोग गर्ने।

Intel® AI Analytics Toolkit को लागि समस्या निवारण

सूचनाहरू र अस्वीकरणहरू

Intel प्रविधिहरूलाई सक्षम हार्डवेयर, सफ्टवेयर वा सेवा सक्रियता आवश्यक पर्दछ। कुनै पनि उत्पादन वा कम्पोनेन्ट पूर्ण रूपमा सुरक्षित हुन सक्दैन।
तपाईंको लागत र परिणाम फरक हुन सक्छ।

© इंटेल निगम। Intel, Intel लोगो, र अन्य Intel मार्कहरू Intel Corporation वा यसको सहायक कम्पनीहरूको ट्रेडमार्क हुन्। अन्य नाम र ब्रान्डहरू अरूको सम्पत्तिको रूपमा दाबी गर्न सकिन्छ।

उत्पादन र प्रदर्शन जानकारी

प्रदर्शन प्रयोग, कन्फिगरेसन र अन्य कारकहरू द्वारा भिन्न हुन्छ। मा थप जान्नुहोस् www.intel.com/perperpanandindeex.
सूचना संशोधन #20201201

यस कागजातद्वारा कुनै पनि बौद्धिक सम्पत्ति अधिकारको लागि कुनै इजाजतपत्र (व्यक्त वा निहित, एस्टोपेल वा अन्यथा) प्रदान गरिएको छैन। वर्णन गरिएका उत्पादनहरूमा डिजाइन त्रुटिहरू वा त्रुटिहरू समावेश हुन सक्छन् जसलाई इरेटा भनिन्छ जसले उत्पादनलाई प्रकाशित विनिर्देशहरूबाट विचलित हुन सक्छ। हालको विशेषता इरेटा अनुरोधमा उपलब्ध छन्।

Intel ले सबै एक्सप्रेस र निहित वारेन्टीहरू अस्वीकृत गर्दछ, बिना सीमा, व्यापारिकताको निहित वारेन्टी, एक विशेष उद्देश्यको लागि फिटनेस, र गैर-उल्लंघन, साथै प्रदर्शनको पाठ्यक्रम, व्यवहारको पाठ्यक्रम, वा व्यापारमा प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि वारेन्टी।

कागजातहरू / स्रोतहरू

लिनक्सको लागि इंटेल एआई एनालिटिक्स टूलकिट [pdf] प्रयोगकर्ता गाइड लिनक्सका लागि एआई एनालिटिक्स टुलकिट, एआई एनालिटिक्स टुलकिट, लिनक्सका लागि एनालिटिक्स टुलकिट, एनालिटिक्स टुलकिट, टुलकिट

सन्दर्भहरू

• प्रयोगकर्ता पुस्तिका