开始了解Docker是健明的一篇文章跟着jimmy学docker系列之第2讲:一个软件一个容器,那时正在研究虚拟机(Virtual Machine),发现Docker更适合现在的需求,就从基本概念和操作命令开始学习。前期顺风顺水直到看了胡博士的文章,对其Dockerfile的内容有很多不理解,后来明白Docker并不是单一独立的存在,你想要创建的镜像集成了所需的环境、软件、数据库以及脚本等,是生信处理能力的综合性体现。
本来按照这个MLFlow教程(MLflow系列1:MLflow入门教程(Python)),找台机器跑起来没啥问题; 不过,看到项目的github有Dockerfile那必须上啊! 然后就被各类报错虐了一下午。。
OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。它提供了许多有趣的游戏(所谓的“环境”),你可以将自己的策略用于测试。例如,它有一些简单的游戏,例如在小推车上平衡垂直杆(“ CartPole-v1”),将钟摆摆到直立位置(“ Pendulum-v0”),以及一些经典的电子游戏,例如Space Invader 和Pin Ball。
本篇文章将分享如何通过 Docker 来在本地快速运行 Hugging Face 上的有趣模型。用比原项目更少的代码,和更短的时间成本将模型跑起来。
选自Medium 作者:Hamel Husain 机器之心编译 参与:Panda 使用 Docker 容器来开发机器学习模型的好处有很多。近日,GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器教程,文章从基本的概念谈起,清楚明白地介绍了 Docker 容器的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问:https://github.com/hamelsmu/Doc
Docker是一个用Go语言实现的开源项目,可以让我们方便的创建和使用容器,docker将程序以及程序所有的依赖都打包到docker container,这样你的程序可以在任何环境都会有一致的表现,这里程序运行的依赖也就是容器就好比集装箱,容器所处的操作系统环境就好比货船或港口,程序的表现只和集装箱有关系(容器),和集装箱放在哪个货船或者哪个港口(操作系统)没有关系。
之前的python环境,使用ubuntu安装pip来安装python依赖,但是遇到缺少某些库的版本,比如一个项目需要用到faiss,pip只有最新的1.5.3版本,但是这个版本使用了较新的CPU指令,在老服务器上运行报错:
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析,关键在于分析软件版本的控制,一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。最近发现一篇关于这方面很好的教程。改教程主要分三个方面:Docker的介绍,Conda的介绍还有Workflowr的教程。通过使用这几个不同的工具实现上面提到的要素,进而进行可重复的生信分析。今天先讲第一部分 Docker的介绍。
github:https://github.com/JoiLa/jupyterlab-dockerfile-template
5.2 如何获取目标基因的转录因子(上)——biomart下载基因和motif位置信息
docker基于LXC(linux内核虚拟化技术),和vm、Hypervisor相比效率提高很多。实现了一个容器只包含一个进程的微服务架构 Hypervisor:抽象虚拟化硬件平台 VMWare, XEN抽象虚拟化操作系统 LXC进程级别虚拟化
本文原链接见 Godot-GDExtension C++ 环境搭建 (Docker+MinGW/跨平台) | Convexwf's Kirakira Blog。
版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢! https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/79292575
视频:《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval
SWE-agent 将 LMs(例如 GPT-4)转变为软件工程代理,可以修复真实 GitHub 仓库中的错误和问题。
Jupyter, 想必大家对这个项目都耳熟能详吧。因为能够实时交互、支持异构计算、部署简单、几乎无运维成本,所以得到了很多人的青睐。笔者的身边也有很多从事科学研究的人选择了 Jupyter 作为编写 Python 的工具,当然也有一部分人选择了 PyCharm。不过笔者还是比较喜欢 VS Code,简单的纯文本编辑功能,利用丰富的插件市场来添加各种想要的功能,无缝支持远程开发,简直就是理想中的编辑器了。但是,今天还是要来考虑一下 Jupyter,毕竟 JupyterLab 的服务功能也是非常强大的。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。近年来,Docker方式越来越受欢迎,本文针对Docker ubuntu的镜像操作进行了详细阐述:包括两种方式。
这里参考snakemake的写法,每个分析步骤创建一个yaml文件,里面是用到的软件及版本。首次运行检测该步骤环境存在,不存在先安装软件初始化。
在前面的博客中,我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案,使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话,我们有可能会发现容器并不是那么的必须:比如解决python库的依赖冲突问题,我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境;比如解决gcc的版本依赖冲突,我们可以手动配置和选择对应的版本;比如对于我们没有root权限和对外网络的环境,想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么,这些种种的问题,如果我们采用Singularity的方案,就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势,比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案,像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件(类似于Docker的Dockerfile,而且兼容Docker的镜像),去构造一个Pytorch专属的编程环境。
✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路,对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践,均为可用状态,提供了可靠资料给小伙伴们探索。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/82880021
关联仓库: https://github.com/yiyungent/WebScreenshot-python
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
Pipenv是一种工具,旨在将所有包装领域(捆扎机,作曲家,npm,货物,纱线等)中的最佳产品引入Python世界。Windows是我们世界上的头等公民。
今年 7 月,英伟达 StyleGAN 团队在 NeurIPS 2021 论文《 Alias-Free Generative Adversarial Networks 》中推出了 Alias-Free GAN,也即 StyleGAN3。
机器之心发布 来源:AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时,通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时,会在云中租用 CPU 和 GPU 实例,将代码和依赖项复制到实例中,然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉,那么您可能会奇怪:为什么一定要用 Docker 容器呢? 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行,并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言,容器不就成了一种罕见的工具吗?您能够高枕无忧,无需担心部署问
无需额外花费过多的学习成本,sparklyr(https://spark.rstudio.com)可以让R用户很方便的利用Apache Spark的分布式计算能力。之前Fayson介绍了什么是sparklyr,大家知道R用户可以编写几乎相同的代码运行在Spark之上实现本地或者分布式计算。
Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境和包管理器。它提供了一个强大的工具集合,方便用户管理和部署数据科学项目。本文将详细介绍如何在CentOS 8上安装Anaconda。
版权声明:署名,允许他人基于本文进行创作,且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 (Creative Commons)
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法,他最初的梦想是做一个综合 Ju (Julia)、Py (Python)和 R 三种科学运算语言的计算工具平台,所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在,Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言,能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
最开始开发者都是C语言流派, 所以标准的源代码安装三部曲即可,即使 configure+make+ make install 来安装
Conda是目前为止,最流行的Python软件包与管理环境。Conda分为 miniconda 与 anaconda 两种。前者从名字上就能猜出是精简版,后者预装了很多常用的功能,但比较臃肿。实际工程中,一般都使用 miniconda,按需安装软件包,本文的下面篇幅也以 miniconda 为例进行说明。
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候,要是想要同时搭建不同python版本的环境,就比较麻烦,很容易就出现冲突了,很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候,同事给我推荐了包管理以及环境管理神器:Anaconda。
如果已有环境能够满足所需的环境依赖,则不用进行环境安装。直接激活已有的环境(E.g. source activate tensorflow_py3)或者打开某个环境的Jupyter Notebook即可,可以跳过后面的操作指引。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
描述:在《#AIGC学习之路》专栏中,我们介绍了机器学习相关环境的搭建部署,本章将作为机器学习筑基期的最后一篇,主要介绍在工作站中进行 Anaconda 工具包环境安装实践,给初学者安装使用 Anaconda 做一个指引。
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包,Conda可以帮助我们创建虚拟环境,从而方便的应用于多个项目中。
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。
-n, –name:我们可以根据环境名称来创建一个 conda 环境,假设我们的环境名称为 my_env
1写在前面 最近用了用JupyterLab,总体来说体验还是不错的,代码写完就是一篇完整的Paper了,非常给力。🥳 不过单纯使用JupyterLab可能还是有一些不尽人意的地方,这些问题基本都可以通过添加插件来弥补,今天就跟大家分享一下我个人觉得几个比较好用的插件吧,也欢迎大家留言分享你觉得好用的插件,我会再介绍给大家。😘 2开启插件功能 这里和大家说一下,我的JupyterLab版本是3.4.4,python是3.9,均是通过Anaconda管理。😉 ---- 2.1 开启插件 在JupyterLab中
wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anacon
这些年,随着数据和计算技术的发展,「机器学习」和「深度学习」已经变成了热门研究领域。对公司来说,虽然使用机器学习很时髦,但首先还是需要评估一下自己的业务能否从中受益。如果你的公司已经认定机器学习对公司的下一步发展来说是必需的,那么作为机器学习工程师的你就该思考如何为生产环境构建机器学习过程了。希望本文能帮你明晰你需要考虑的一些东西。
Conda包管理系统 Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。 最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包,一键式安装,解决Python包安装的痛苦。但后来发现,其
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云