AWS の Deep Learning AMI を使って EC2 インスタンス上で 最新のJuliaを動かせるように

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以前 Deep Learning AMI を使うことで気軽に MXNet を GPU 上で動かせた。

【動画解説】AWS の Deep learning 用 AMI で MXNet を動かす

ただし、自分の今触っている Julia 言語が AMI にインストールされておらず、最新版(現在 v0.6.1) を動かしてGPU処理をするまで持っていった。Amazon Linux だとライブラリ周りのバージョンが追いついていなかったので、今回はUbuntu版のDeep Learning AMI(タイプはGPUが使えるp2.xlarge)を利用して構築。

まずは普通にEC2のインスタンスにアクセスして、rootユーザになり、julia の v0.6.1 を make する。(CPU4コア使っても1時間ぐらいかかる。。。)

$ sudo su -
# apt-get update
# apt-get install libpango1.0-0 -y
# add-apt-repository ppa:staticfloat/julia-deps -y
# apt-get update
# cd /usr/local/src
# git clone https://github.com/JuliaLang/julia.git
# cd julia
# git checkout v0.6.1
# echo "JULIA_CPU_TARGET=core2" > Make.user
# make -j 4 julia-deps
# make -j 4
# make install
# ln -s /usr/local/src/julia/julia /usr/local/bin/julia

ubuntuユーザに戻して、Juliaを起動して

> Pkg.add("IJulia")
> Pkg.add("MXNet")
Julia v0.6.1 で MXNet.jl v0.2.3 はインストールに失敗するので master 版を取ってきてbuildする。https://github.com/dmlc/MXNet.jl/issues/316
> Pkg.checkout("MXNet")
> Pkg.build("MXNet')

再び、MXNetをbuildで待たされる。(これも1時間ぐらいかかるかも。。。)

なんとかこれで使えるようになった。GPUも有効にしてもエラーにならずに起動できている感じ。

オハイオリージョンで ubuntu-deep-learning-ami-with-julia-ijulia-mxnet(ami-e482ad81) という名前でAMIを公開してあります。たぶん、サンプルコードとかは動くはず。

 

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