NVIDIA AI Enterprise はAI開発に必要な環境を簡単に用意できるツールセットのようなものです。
AI開発に必要なものはコンテナで提供されているので、コンテナイメージをPullしてくるだけで、開発環境が整います。
NVIDIA AI EnterpriseはvSphere上はもちろん、パブリッククラウド上でも利用可能です。
Launch Padというのは、NVIDIAの無料ハンズオンラボのことです。
様々なシナリオが用意されているので、好きなものを選んで触ることができます。
例えば、チャットBotを作ってみる、データを処理して感情分析してみる等。
今回はその中の一つ、「Train AI Image Classification Models (VMware vSphere)」をやってみました。
シナリオに沿ってやっていれば、特に問題なく進みます。理解しようとすると、私はAI初学者なので結構苦労しました。
ラボの構成はこのようになっているようです。
シナリオはJupyter Notebookを触りながら進んでいきます。Jupyter Notebookというのは、Python等の言語をWebブラウザで動作する対話型の開発環境です。
叩くコマンドは既に入力されているので、基本的にはそれらを実行していくだけです。
アジェンダはこのような感じ。結構ボリュームあります。
実際にトレーニングさせてみたり、
学習曲線も描いてみたり、
学習した後の精度を確認したりします。
下の画像は学習後のAIに聞いてみた結果になりますが、この画像は何と聞くと「sofa」だよ。と答えてくれています。
NVIDIA AI Enterpriseでは、このようにお手軽に画像認識処理を体験することが出来ます。
更にすごいと思ったのは、Launch Padの環境です。
土台としてはKubernetesが動いているのですが、ちゃんとGPUが載っています。
Control PlaneとWorkerは1ノードで共用になっていますが、72CPU、メモリ540GBが積まれています。
更にこの環境は、ユーザが独自のアプリケーションをデプロイするために使ってもよい。と公式でアナウンスされています。
実際にNginxを建ててみたところ、docker.ioからイメージをPullできたことが確認できました。
この環境を利用できる期間は、申し込んで承認されてから4～5日程度のようですが、GPU付の環境で何か試したときは使えるかもしれません。
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