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Définissez l'environnement de votre script d'algorithme - Amazon Braket

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Définissez l'environnement de votre script d'algorithme

Amazon Braket prend en charge les environnements définis par des conteneurs pour le script de votre algorithme :

  • Un conteneur de base (par défaut, si aucun n'image_uriest spécifié)

  • Un conteneur avec CUDA-Q

  • Un contenant avec TensorFlow et PennyLane

  • Un contenant contenant PyTorch PennyLane, et CUDA-Q

Le tableau suivant fournit des informations sur les conteneurs et les bibliothèques qu'ils contiennent.

Conteneurs Amazon Braket
Type Base CUDA-Q TensorFlow PyTorch

URI de l'image

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-base-jobs : les plus récents

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-cudaq-jobs : dernières nouvelles

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-tensorflow-jobs : dernières nouveautés

292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-pytorch-jobs : dernières nouvelles

Image de base

public.ecr. aws/lts/ubuntu:24.04

public.ecr. aws/lts/ubuntu:24.04

AWS Entraînement Tensorflow du conteneur Deep Learning : 2.19.0-gpu-py312-cu125-ubuntu22.04

AWS Conteneur d'apprentissage profond pytorch-training : 2.8.0-gpu-py312-cu129-ubuntu22.04

Version Python

3,12

3,12

3,12

3,12

Packages préinstallés

  • simulateur Amazon Braket-Default

  • plugin Amazon Braket-Pennylane

  • schémas Amazon Braket

  • amazon braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • dask

  • matplotlib

  • mpi4py

  • numpy

  • pandas

  • pennylane

  • Pennylane-Lightning

  • qiskit

  • fournisseur de freins qiskit

  • formation de sage

  • scikit-learn

  • scipy

  • simulateur Amazon Braket-Default

  • plugin Amazon Braket-Pennylane

  • schémas Amazon Braket

  • amazon braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • cuda-quantum-cu12

  • cudaq-qec-cu12

  • solveurs cudaq-cu12

  • dask

  • matplotlib

  • mpi4py

  • numpy

  • pandas

  • pennylane

  • Pennylane-Lightning

  • qiskit

  • fournisseur de freins qiskit

  • formation de sage

  • scikit-learn

  • scipy

  • simulateur Amazon Braket-Default

  • plugin Amazon Braket-Pennylane

  • schémas Amazon Braket

  • amazon braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • dask

  • h5py

  • ipykernel

  • jupyterlab

  • matplotlib

  • bloc-notes

  • numpy

  • fermion ouvert

  • pandas

  • pennylane

  • Pennylane-Lightning

  • pydantique

  • formation de sage

  • scikit-learn

  • scipy

  • tensorflow

  • simulateur Amazon Braket-Default

  • plugin Amazon Braket-Pennylane

  • schémas Amazon Braket

  • amazon braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • botocore

  • cuda-quantum-cu12

  • cudaq-qec-cu12

  • solveurs cudaq-cu12

  • dask

  • h5py

  • ipykernel

  • matplotlib

  • numpy

  • fermion ouvert

  • pandas

  • pennylane

  • Pennylane-Lightning [GPU]

  • pydantique

  • formation de sage

  • scikit-learn

  • scipy

  • torche

Vous pouvez consulter et accéder aux définitions de conteneurs open source sur amazon- braket/amazon -braket-containers sur. GitHub Choisissez le contenant qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation. Vous pouvez utiliser toutes les AWS régions disponibles dans Braket (us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2), mais la région du conteneur doit correspondre à la région pour votre tâche hybride. Spécifiez l'image du conteneur lorsque vous créez une tâche hybride en ajoutant l'un des quatre arguments suivants à votre create(…​) appel dans le script de tâche hybride. Vous pouvez installer des dépendances supplémentaires dans le conteneur de votre choix au moment de l'exécution (au coût du démarrage ou de l'exécution) car les conteneurs Amazon Braket disposent d'une connectivité Internet. L'exemple suivant concerne la région us-west-2.

  • Image de base : image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-base-jobs : dernières nouvelles »

  • CUDA-Q image : image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-cudaq-jobs : dernières nouvelles »

  • TensorFlow image : image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-tensorflow-jobs : dernières nouveautés »

  • PyTorch image : image_uri="292282985366.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws. com/amazon-braket-pytorch-jobs : dernières nouvelles »

image-urisVous pouvez également les récupérer à l'aide de la retrieve_image() fonction du SDK Amazon Braket. L'exemple suivant montre comment les récupérer depuis le fichier Région AWS us-west-2.

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")