Este artigo apresenta os principais pontos discutidos em um vídeo sobre como configurar um ambiente de ciência de dados com NVIDIA GPU Cloud (NGC) e Amazon Web Services (AWS). O vídeo tem como objetivo fornecer um entendimento básico de como usar NGC em AWS para tarefas de ciência de dados.

Passo 1: Selecionar a Imagem do Docker

O vídeo começa mostrando como acessar o catálogo NGC e selecionar a imagem do Docker para Rapids, uma ferramenta que permite processar grandes quantidades de dados em um único computador com um GPU de alta performance.

Passo 2: Configurando a Instância AWS

Em seguida, o vídeo demonstra como configurar uma instância EC2 na AWS com a imagem do Amazon Machine Image (AMI) NVIDIA deep learning, que inclui os drivers e Docker necessários. É importante selecionar o tipo de instância certo e configurar a função de IAM (Identity and Access Management) correta.

Passo 3: Conectando à Instância com PuTTY

O vídeo mostra como lançar a instância EC2, selecionar um par de chaves (ou criar um novo) e conectar-se à instância usando PuTTY. É fundamental manter o par de chaves seguro e não compartilhá-lo publicamente.

Passo 4: Configurando o Ambiente de Ciência de Dados

O vídeo demonstra como configurar o ambiente de ciência de dados com Rapids em uma instância EC2. Isso inclui executar um comando para puxar uma imagem do Docker da Amazon Elastic Container Registry (ECR) e configurar um ambiente de Jupyter Notebook.

Conclusão

Este vídeo fornece uma visão geral de como configurar um ambiente de ciência de dados com NGC e AWS. No próximo vídeo da série, será mostrado como usar Rapids para processamento de dados e construir um pipeline com S3 e Colab.

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