2020年のディープラーニング開発者のためのビジュアルスタジオセットアップ | Devops、Nvidia Docker

目次

1. はじめに
2. 【ヘッダー】ビジュアルスタジオのセットアップ準備
3. 【ヘッダー】サーバーのセットアップ
4. 【ヘッダー】リモートサーバーへの接続
5. 【ヘッダー】拡張機能のインストール
6. 【ヘッダー】デバッガの設定
7. 【ヘッダー】Pythonオートコンプリートの設定
8. 【ヘッダー】Jupyterノートブックの設定
9. 【ヘッダー】Dockerの設定
10. 【ヘッダー】リモートサーバーへのデプロイ
11. 結論

【ヘッダー】ビジュアルスタジオのセットアップ準備

ビジュアルスタジオのセットアップを行う前に、いくつかの前提条件があります。まずは、ローカルまたはクラウド上にサーバーが必要です。本記事では、サーバーとしてLinuxマシンを使用します。次に、サーバーにはNvidia DockerやCUDA、Python 3、Anacondaがインストールされている必要があります。これらのツールを使用することで、効率的なディープラーニング開発環境を構築できます。

また、Windowsマシン上で作業する場合は、Termiusというアプリケーションをインストールする必要があります。Termiusは複数のSSHターミナルへの接続が可能な便利なツールです。さらに、WindowsマシンにUbuntu 18.04をインストールする必要があります。

以上がビジュアルスタジオのセットアップ準備となります。次に、拡張機能のインストールを行いましょう。

【ヘッダー】サーバーのセットアップ

ビジュアルスタジオを設定するためには、サーバーのセットアップが必要です。まずは、SSH接続を使用してサーバーに接続します。Termiusを使用してサーバーに接続したら、Nvidia Dockerや必要なツール類がインストールされているかを確認しましょう。

Nvidia DockerはGPUを使用するために必要なツールです。このツールが正しくインストールされていることを確認しましょう。次に、CUDAのバージョンを確認します。CUDAは深層学習のために必要なツールです。

さらに、Python 3とAnacondaもインストールされているかを確認しましょう。これらのツールは、Jupyterノートブックなどの開発に使用されます。

以上がサーバーのセットアップとなります。次に、拡張機能のインストールを行いましょう。

【ヘッダー】リモートサーバーへの接続

ビジュアルスタジオを使用するためには、リモートサーバーへの接続が必要です。Termiusを使用してリモートサーバーに接続し、作業を行うことができます。

Termiusを開いて、接続先のサーバー名とIPアドレスを入力しましょう。ログイン情報を入力すると、リモートサーバーに接続されます。

接続が完了したら、ターミナルを使用してコマンドを実行することができます。例えば、nvidia-smiコマンドを使用してGPUの情報を表示することができます。

以上がリモートサーバーへの接続となります。次に、拡張機能のインストールを行いましょう。

【ヘッダー】拡張機能のインストール

ビジュアルスタジオの設定には、いくつかの拡張機能のインストールが必要です。以下の拡張機能をインストールしましょう。

• Pythonデバッガ
• Pythonオートコンプリート
• Jupyterノートブック
• Docker
• Docker Compose
• Remote - SSH
• Remote - Development

これらの拡張機能をインストールすることで、ビジュアルスタジオをより便利に使用することができます。特に、リモートサーバーへのデプロイやデバッグに役立ちます。

以上が拡張機能のインストールとなります。次に、デバッガの設定を行いましょう。

【ヘッダー】デバッガの設定

デバッガは、ビジュアルスタジオでの開発作業に欠かせないツールです。Pythonデバッガを設定しましょう。

Pythonデバッガは、Pythonのコードをデバッグするために使用されます。デバッガを使用することで、コードの実行中に変数の値やプログラムの状態を確認することができます。

デバッガの設定は簡単です。ビジュアルスタジオの設定画面からPythonデバッガを選択し、インストールを行ってください。

以上がデバッガの設定となります。次に、Pythonオートコンプリートの設定を行いましょう。

【ヘッダー】Pythonオートコンプリートの設定

Pythonオートコンプリートは、開発作業をスムーズに進めるためのツールです。このツールを使用することで、コードの記述が容易になります。

Pythonオートコンプリートは、Kiteというツールを使用します。Kiteはマシンラーニングを活用してコードの予測入力を行うことができます。

Pythonオートコンプリートの設定は簡単です。ビジュアルスタジオの設定画面からPythonオートコンプリートを選択し、インストールを行ってください。

以上がPythonオートコンプリートの設定となります。次に、Jupyterノートブックの設定を行いましょう。

【ヘッダー】Jupyterノートブックの設定

Jupyterノートブックは、データサイエンスや機械学習のための強力なツールです。Jupyterノートブックを使用することで、コードの実行と結果の表示を同一のドキュメントで行うことができます。

Jupyterノートブックの設定は簡単です。ビジュアルスタジオの設定画面からJupyterノートブックを選択し、インストールを行ってください。

以上がJupyterノートブックの設定となります。次に、Dockerの設定を行いましょう。

【ヘッダー】Dockerの設定

Dockerは、コンテナ仮想化を可能にするツールです。Dockerを使用することで、環境の統一やポータビリティの向上を実現できます。

Dockerの設定は簡単です。ビジュアルスタジオの設定画面からDockerを選択し、インストールを行ってください。

また、Docker Composeを使用することで、複数のDockerコンテナの管理が容易になります。ビジュアルスタジオの設定画面からDocker Composeを選択し、インストールを行ってください。

以上がDockerの設定となります。次に、リモートサーバーへのデプロイを行いましょう。

【ヘッダー】リモートサーバーへのデプロイ

ビジュアルスタジオを使用して、リモートサーバーにコードをデプロイすることができます。リモートサーバーへのデプロイを行うためには、Remote - SSH拡張機能を使用します。

リモートサーバーへのデプロイは簡単です。ビジュアルスタジオの設定画面からRemote - SSHを選択し、インストールを行ってください。

インストールが完了したら、リモートサーバーへの接続を確立し、ビジュアルスタジオ上でコードを書き始めることができます。

以上がリモートサーバーへのデプロイの手順となります。最後に、結論を述べましょう。

結論

本記事では、ビジュアルスタジオのセットアップ方法について解説しました。ビジュアルスタジオを使用することで、効率的な開発環境を構築し、ディープラーニングの開発を行うことができます。

ビジュアルスタジオのセットアップにはいくつかのステップがありますが、これらのステップを丁寧に実行することで、スムーズな開発が行えるようになります。

ビジュアルスタジオを使用することで、クラウド上やローカルマシン上でのディープラーニングの開発が容易になります。また、リモートサーバーへのデプロイも簡単に行うことができます。

ビジュアルスタジオのセットアップについての詳細な手順は、本記事を参考にしてください。

以上がビジュアルスタジオのセットアップについての解説となります。ビジュアルスタジオのセットアップ準備、サーバーのセットアップ、リモートサーバーへの接続、拡張機能のインストール、デバッガの設定、Pythonオートコンプリートの設定、Jupyterノートブックの設定、Dockerの設定、リモートサーバーへのデプロイの手順を解説しました。

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