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Lambda Stack:コマンド1発で深層学習環境構築

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深層学習用PCなどを販売しているLambda Labsが提供しているLambda Stackの日本語記事が見つからなかったので参考までに、ということで書いてみました。(深層学習試したいだけならGoogle Colabでいいと思うし、手元でやりたいということでもDockerでいいと思ったけどあえて記事にしました。)

クリーンインストール直後(かつセキュアブートがオフ)のUbuntu 16.04, 18.04, 20.04上で下記のコマンドをコピペして実行するとPyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, NVIDIA Driversなどが込みの深層学習環境の構築が完了する。インストール後、壁紙が自動的にLambda Labsのロゴ(上記)になる(笑)

LAMBDA_REPO=$(mktemp) && \
wget -O${LAMBDA_REPO} https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb && \
sudo dpkg -i ${LAMBDA_REPO} && rm -f ${LAMBDA_REPO} && \
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y lambda-stack-cuda
sudo reboot

アップデートは次のコマンド。

sudo apt-get update && sudo apt-get dist-upgrade

このコマンドでPyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, NVIDIA Driversがなどが互換性を保ちながらいい感じにアップデートされる。

Lambda Labsの詳細。

https://lambdalabs.com/lambda-stack-deep-learning-software

実際にUbuntu 18.04をクリーンインストールしてLambda Labをいれるところまで。

https://deeptalk.lambdalabs.com/t/install-ubuntu-18-04-with-lambda-stack-from-scratch/490

以下私が先日やったこと。

使用したデスクトップは、5年前に購入したHP ENVY 750-180jp(OSはWindows10), GPUはGTX960

  1. "1TB"のCrucialのSSD (こちら) をアマゾンUSAで注文する(2021年5月現在アメリカ在住のため。)も、 なんと同製品の"500GB"版が届く!?(箱の前面には1TB, サイドには500GBと書かれているバーコード付きシールが貼ってあった。。。)
  2. デスクトップ内にSSDを追加する物理的なスペースが残されていなかったため、ケースも買って外付けにして、Ubuntu20.04LTSを下の記事に沿ってクリーンインストールした。

https://qiita.com/koba-jon/items/019a3b4eac4f60ca89c9
  1. セキュアブートをオフにしてから冒頭のコマンドを思考停止で入力・実行して環境構築終了。

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