TensorFlow¶

Bu makalede

• TensorFlow. Anahtar Özellikler
• Çalıştırma Özellikleri
• Çalıştırma Sonrası TensorFlow ile Başlangıç
• Bağlanma ve Başlangıç Kurulumu
• API Kullanarak TensorFlow Sunucusu Sipariş Etme

TensorFlow. Anahtar Özellikler¶

• Önceden yapılandırılmış ortam: En son stabil TensorFlow sürümü, optimize edilmiş NVIDIA sürücüleri ve CUDA ayarları önceden yüklenmiş olarak gelir. Birden fazla Python sanal ortam oluşturma ve yönetimi desteklenir.
• Çeşitli makine öğrenmesi modelleri: Sinir ağları, doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve daha birçok modelin oluşturulması ve eğitimini sağlar. Çok çeşitli makine öğrenmesi görevlerini çözmek için çok yönlü bir araçtır.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri setlerinde modellerin eğitilmesine olanak sağlar. Bu kütüphane, yükü birden fazla işlemciye veya grafik işlem birimine (GPU) dağıtarak hesaplama kaynaklarını verimli kullanabilir.
• Esneklik: Geliştiricilerin ihtiyaçlarına göre özel makine öğrenmesi modelleri oluşturmalarını sağlayan esnek bir programlama arayüzü sağlar. Hesaplamaları üzerinde düşük seviyeli kontrolden yüksek seviyeli API'lara kadar çeşitli seviyelerde özelleştirme desteği sunar.
• Görselleştirme araçları: Model yapıları, hesaplama grafikleri ve verileri görselleştirmek için araçlar içerir. Bu özellik, modellerin daha iyi anlaşılmasını, hata ayıklanmasını ve sonuçların yorumlanmasını sağlar.
• Dağıtık hesaplama desteği: Hesaplamaları CPU'lar ve GPU'lar ile birlikte bir kümedeki makineler arasında dağıtmayı mümkün kılar. Bu, paralel hesaplamalar yoluyla hızlandırılmış eğitim ve model çıktı sağlar.
• Diğer kütüphanelerle entegre olma: Keras, scikit-learn gibi popüler makine öğrenmesi kütüphaneleriyle kolayca entegre edilebilir.
• Kapsamlı topluluk ve eğitici kaynaklar: Aktif bir kullanıcı topluluğu ve geliştirici ekosistemi ile birlikte, belgelendirme, kurslar, eğitimler ve örnek kodlar da dahil olmak üzere birçok eğitici kaynağı bulunur.

TensorFlow ile özel bir sunucu, makine öğrenmesi modellerini geliştirmek ve eğitmek için güvenli ve yüksek performanslı bir hesaplama ortamına ihtiyaç duyan araştırmacılar, geliştiriciler ve şirketler için tasarlanmıştır. Tamamen kontrolü sağlayan kaynaklar ve veri gizliliği sağlar, ayrıca modern NVIDIA GPU'ları kullanarak model eğitimini hızlandırır.

Çalıştırma Özellikleri¶

• Kurulum süresi: OS dahil olmak üzere 15-30 dakika;
• Python, TensorFlow, CUDA ve NVIDIA sürücülerini kurar;
• Kullanıcının ana dizini /home/user'dır;
• Sistem gereksinimleri: Profesyonel grafik kartı (NVIDIA RTX A4000/A5000 veya NVIDIA H100), en az 16 GB RAM.

Çalıştırma Sonrası TensorFlow ile Başlangıç¶

Ücret ödedikten sonra, kaydı sırasında kullanılan e-posta adresine sunucunun kullanım için hazır olduğu bildirimi gelecektir. Bu mesaj, VPS IP adresi ve oturum bilgileri içerecektir. Sunucu yönetimi, kontrol panel - Invapi aracılığıyla gerçekleştirilir.

Kimlik doğrulama verilerine Info >> Tags bölümünde sunucu kontrol panelinden veya e-postada bulunabilir:

• Giriş: Yönetici için root, TensorFlow ile çalışmak için user;
• Şifre: Yönetici için, sunucu teslim edildiğinde e-postada alınır; kullanıcı user için, /root/user_credentials dosyasında bulunur.

Bağlanma ve Başlangıç Kurulumu¶

Sunucuya erişim sağladıktan sonra, süper kullanıcı ayrıcalıkları (root) ile SSH aracılığıyla bağlantı kurun:

ssh root@<sunucu_ip>

Ardından şu komutu çalıştırın:

nano /root/user_credentials

Bu komutu çalıştırdıktan sonra, kullanıcı user kimlik bilgilerini içeren bir metin dosyası açılacaktır. Kullanıcı user şifresini kopyalayın. Ardından, root oturumunu kapatın ve user kullanıcısı olarak sunucuya yeniden bağlanarak kopyaladığınız şifreyi kullanın.

user hesabına geçiş yaptıktan sonra, venv sanal ortamını aktifleştirin:

. tensorflow.sh

Şimdi Python yorumlayıcısına erişmek için aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz:

python

Yorumlayıcı şimdi girdi ve kod yürütme için hazır.

Kütüphanenin işlevselliğini ve GPU desteğini test etmek için Python konsoluna aşağıdaki programı girebilirsiniz:

import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))

Ayrıca tensorflow-2-simple-examples eğitim senaryosunu kullanabilirsiniz. Bunun için önce bir dosya oluşturmanız ve metin içeriğini kopyalamanız gerekir. Örnek çıktı:

API Kullanarak TensorFlow Sunucusu Sipariş Etme¶

Bu yazılımı API kullanarak kurmak için bu talimatlara bakın.