Azure에서 기계 학습 환경을 구축해 보았습니다.

Azure에 VM 배포

지금까지 (기계 학습 test03까지)는 로컬에서 움직이고 있었지만, 모처럼이므로 Azure에 환경 구축해 보았습니다.

OS는 centOS의 최신 버전(CentOS-based 7.4)을 선택.


기본 설정에 이어 계속 진행한다.


ssh 공개 키는 미리 취득해 둔다.$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.

저장 장소를 듣기 때문에 엔터.Enter file in which to save the key (/Users/yuni/.ssh/id_rsa):
비밀번호를 입력합니다.
비밀키를 훔쳤을 때 비밀키를 바로 사용할 수 없게 하는 것이 목적인 것 같다.Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
만들어졌습니다.
id_rsa: 개인 키
id_rsa.pub: 공개 키Your identification has been saved in /Users/yuni/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /Users/yuni/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:XXXXX
ssh로 VM에 연결.
(ssh 공개 키 취득시에 설정한 패스 프레이즈를 잊어, 10회 이상 패스 프레이즈 입력했다(땀))$ssh <ユーザ名>@<VMのパブリック IP アドレス>
Enter passphrase for key '/Users/yuni/.ssh/id_rsa':
[yuni@machinelearningvm ~]$연결할 수 있었습니다.

VM에 파이썬 환경 구축

VM에서 실행. 우선 리포지토리 추가[yuni@machinelearningvm ~]$ sudo yum install https://centos7.iuscommunity.org/ius-release.rpm
python3.6 설치[yuni@machinelearningvm ~]$ sudo yum install python36u python36u-pip python36u-devel
로컬로 만든 파일을 VM에 복사해 봅니다.

로컬에 많이 파일을 만들었으니까요!
로컬 test.py를 VM에 복사(로컬 실행)$ scp test.py <ユーザ名>@<VMのIP>:<VMの保存先path>
덧붙여서 내용은 tensorflow에서 Hello world.$ cat test.py
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!2nd')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(5)
print(sess.run(a+b))

이 작업을 수행하기 위해 VM에 tensorflow 설치[yuni@machinelearningvm ~]$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
[yuni@machinelearningvm ~]$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

VM에서 test.py 실행[yuni@machinelearningvm ~]$ python3 test.py
Hello, TensorFlow!2nd
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잘 했어요. 파치파치