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Definieren Sie die Umgebung für Ihr Algorithmus-Skript - Amazon Braket

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Definieren Sie die Umgebung für Ihr Algorithmus-Skript

Amazon Braket unterstützt Umgebungen, die durch Container für Ihr Algorithmus-Skript definiert sind:

  • Ein Basiscontainer (der Standardcontainer, falls kein Container angegeben image_uri ist)

  • Ein Container mit CUDA-Q

  • Ein Behälter mit TensorFlow und PennyLane

  • Ein Container mit PyTorch PennyLane, und CUDA-Q

Die folgende Tabelle enthält Details zu den Containern und den darin enthaltenen Bibliotheken.

Amazon Braket-Container
Typ Base CUDA-Q TensorFlow PyTorch

Bild-URI

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon- braket-base-Jobs: die neuesten

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon- braket-cudaq-Jobs: die neuesten

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon- braket-tensorflow-Jobs: neueste

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon- braket-pytorch-Jobs: die neuesten

Basisbild

public.ecr. aws/lts/ubuntu:24.04

public.ecr. aws/lts/ubuntu:24.04

AWS Tensorflow-Training für Deep-Learning-Container: 2.19.0-gpu-py312-cu125-ubuntu22.04

AWS Deep-Learning-Container pytorch-training:2.8.0-gpu-py312-cu129-ubuntu22.04

Python-Version

3.12

3,12

3,12

3,12

Vorinstallierte Pakete

  • Amazon-Braket-Standard-Simulator

  • Amazon-Braket-Pennylane-Plugin

  • Amazon-Braket-Schemas

  • Amazon-Braket-SDK

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • dask

  • Matplotlib

  • mpi4py

  • numpy

  • pandas

  • Pennylane

  • Pennylane-Blitz

  • Qiskit

  • Qiskit-Bracket-Anbieter

  • Ausbildung zum Sagemaker

  • Scikit-learn

  • scipy

  • Amazon-Braket-Standardsimulator

  • Amazon-Braket-Pennylane-Plugin

  • Amazon-Braket-Schemas

  • Amazon-Braket-SDK

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • cuda-quantum-cu12

  • cudaq-qec-cu12

  • cudaq-solvers-cu12

  • dask

  • Matplotlib

  • mpi4py

  • numpy

  • pandas

  • Pennylane

  • Pennylane-Blitz

  • Qiskit

  • Qiskit-Bracket-Anbieter

  • Ausbildung zum Sagemaker

  • Scikit-learn

  • scipy

  • Amazon-Braket-Standardsimulator

  • Amazon-Braket-Pennylane-Plugin

  • Amazon-Braket-Schemas

  • Amazon-Braket-SDK

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • dask

  • h5py

  • ipy kernel

  • Jupiter Lab

  • Matplotlib

  • notebook

  • numpy

  • Fermion öffnen

  • pandas

  • Pennylane

  • Pennylane-Blitz

  • pydantisch

  • Ausbildung zum Sagemaker

  • Scikit-learn

  • scipy

  • tensorflow

  • Amazon-Braket-Standardsimulator

  • Amazon-Braket-Pennylane-Plugin

  • Amazon-Braket-Schemas

  • Amazon-Braket-SDK

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • cuda-quantum-cu12

  • cudaq-qec-cu12

  • cudaq-solvers-cu12

  • dask

  • h5py

  • ipy kernel

  • Matplotlib

  • numpy

  • Fermion öffnen

  • pandas

  • Pennylane

  • Pennylane-Lightning [GPU]

  • pydantisch

  • Ausbildung zum Sagemaker

  • Scikit-learn

  • scipy

  • Fackel

Sie können die Open-Source-Container-Definitionen unter amazon- braket/amazon -braket-containers on einsehen und darauf zugreifen. GitHub Wählen Sie den Container, der am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Sie können jede der verfügbaren AWS Regionen in Braket verwenden (us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2), aber die Container-Region muss mit der Region für Ihren Hybrid-Job übereinstimmen. Geben Sie das Container-Image an, wenn Sie einen Hybrid-Job erstellen, indem Sie Ihrem Aufruf im Hybrid-Job-Skript eines der folgenden vier Argumente hinzufügen. create(…​) Sie können zur Laufzeit zusätzliche Abhängigkeiten in den Container Ihrer Wahl installieren (auf Kosten des Starts oder der Laufzeit), da die Amazon Braket-Container über eine Internetverbindung verfügen. Das folgende Beispiel bezieht sich auf die Region us-west-2.

  • Basisbild: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-base-jobs:latest“

  • CUDA-Q bild: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-cudaq-Jobs: Die neuesten“

  • TensorFlow bild: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-tensorflow-Jobs: neueste“

  • PyTorch bild: image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-pytorch-jobs:latest“

image-urisSie können auch mit der Funktion im Braket SDK abgerufen werden. retrieve_image() Amazon Das folgende Beispiel zeigt, wie man sie aus dem AWS-Region us-west-2 abruft.

from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework

image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2")
image_uri_cudaq = retrieve_image(Framework.CUDAQ, "us-west-2")
image_uri_tf = retrieve_image(Framework.PL_TENSORFLOW, "us-west-2")
image_uri_pytorch = retrieve_image(Framework.PL_PYTORCH, "us-west-2")