Defina o ambiente para seu script de algoritmo - Amazon Braket

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Defina o ambiente para seu script de algoritmo

O Amazon Braket oferece suporte a ambientes definidos por contêineres para seu script de algoritmo:

  • Um contêiner base (o padrão, se nenhum image_uri for especificado)

  • Um contêiner com CUDA-Q

  • Um contêiner com Tensorflow e PennyLane

  • Um contêiner com PyTorch PennyLane, e CUDA-Q

A tabela a seguir fornece detalhes sobre os contêineres e as bibliotecas que eles incluem.

Contêineres Amazon Braket
Tipo Base CUDA-Q TensorFlow PyTorch

URI da imagem

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

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

292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:latest amazon-braket-tensorflow-jobs

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

Bibliotecas herdadas

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • botocore

  • boto3

  • dask

  • matplotlib

  • numpy

  • pandas

  • PennyLane

  • PennyLane-Relâmpago

  • qiskit-braket-provider

  • API

  • sagemaker-training

  • scikit-learn

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

Bibliotecas adicionais

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • ipykernel

  • matplotlib

  • networkx

  • numpy

  • openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • scipy

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • cudaq-solvers

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • networkx

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-GPU Lightning

  • cuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • keras

  • matplotlib

  • networkx

  • openbabel

  • PennyLane

  • protobuf

  • psi4

  • rsa

  • PennyLane-GPU Lightning

  • cuQuantum

  • cudaq

  • cudaq-qec

  • cudaq-solvers

Você pode visualizar e acessar as definições de contêiner de código aberto em aws/ amazon-braket-containers. Escolha o contêiner que corresponde ao seu caso de uso. Você pode usar qualquer uma das AWS regiões disponíveis no Braket (us-east-1, us-west-1, us-west-2, eu-north-1, eu-west-2), mas a região do contêiner deve corresponder à região do seu trabalho híbrido. Especifique a imagem do contêiner ao criar um trabalho híbrido adicionando um dos três argumentos a seguir à sua chamada create(…​) no script de trabalho híbrido. Você pode instalar dependências adicionais no contêiner escolhido em runtime (ao custo da inicialização ou do runtime) porque os contêineres do Amazon Braket têm conectividade com a internet. O exemplo a seguir refere-se à região us-west-2.

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

  • Imagem CUDA-Q: image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest” amazon-braket-cudaq-jobs

  • Imagem do Tensorflow: image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:latest” amazon-braket-tensorflow-jobs

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

A image-uris pode ser recuperada usando a função retrieve_image() no SDK do Amazon Braket. O exemplo a seguir mostra como recuperá-los do Região da 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")