一种深度学习开发环境的构建方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种深度学习开发环境的构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该深度学习开发环境的构建方法包括：接收输入的硬件资源设置参数和深度学习训练框架类型；基于预设的开发环境调度系统，根据硬件资源设置参数为深度学习开发环境分配硬件资源，获取并加载对应类型的深度学习训练框架容器镜像；基于开发环境调度系统，加载与硬件资源适配的驱动，启动深度学习开发环境。本申请基于预设的开发环境调度系统，以容器部署方式可在大规模GPU集群中快速有效地搭建深度学习开发环境，减轻开发人员工作量，并有效改善开发环境搭建过程中的局限性，提高了用户的灵活分配性，极大便利了用户操作、提高了开发环境的搭建效率与质量。

A construction method, device, equipment and medium of deep learning development environment

【技术实现步骤摘要】
一种深度学习开发环境的构建方法、装置、设备及介质
本申请涉及人工智能
，特别涉及一种深度学习开发环境的构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着人工智能(AI)行业的蓬勃发展，AI应用所需的计算资源和数据资源越来越庞大。通常，AI应用多基于GPU集群构建，但随着集群规模的扩大，如何快速分配GPU计算资源以搭建AI训练环境成为了一个亟需解决的问题。当前业界中普遍由集群管理员手动分配资源、手动创建深度学习开发环境。由于GPU集群规模越来越过大，手动分配的复杂度和难度越来越大；并且现有技术中依赖虚拟机搭建AI环境受限较多，使得手工操作工作量大、过程繁琐、灵活性差。鉴于此，提供一种解决上述技术问题的方案，已经是本领域技术人员所亟需关注的。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种深度学习开发环境的构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以便在大规模GPU集群中快速有效地搭建深度学习开发环境，减轻开发人员工作量并提高工作效率。为解决上述技术问题，第一方面，本申请公开了一种深度学习开发环境的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种深度学习开发环境的构建方法，其特征在于，包括：/n接收输入的硬件资源设置参数和深度学习训练框架类型；/n基于预设的开发环境调度系统，根据所述硬件资源设置参数为所述深度学习开发环境分配硬件资源，获取并加载对应类型的深度学习训练框架容器镜像；/n基于所述开发环境调度系统，加载与硬件资源适配的驱动，启动所述深度学习开发环境。/n

【技术特征摘要】
1.一种深度学习开发环境的构建方法，其特征在于，包括：
接收输入的硬件资源设置参数和深度学习训练框架类型；
基于预设的开发环境调度系统，根据所述硬件资源设置参数为所述深度学习开发环境分配硬件资源，获取并加载对应类型的深度学习训练框架容器镜像；
基于所述开发环境调度系统，加载与硬件资源适配的驱动，启动所述深度学习开发环境。


2.根据权利要求1所述的深度学习开发环境的构建方法，其特征在于，所述硬件资源设置参数包括CPU数和GPU数。


3.根据权利要求1所述的深度学习开发环境的构建方法，其特征在于，所述获取并加载对应类型的深度学习训练框架容器镜像，包括：
判断本地是否存在对应类型的深度学习训练框架容器镜像；
若有，则加载本地的所述深度学习训练框架容器镜像；
若无，则从预设docker容器镜像管理仓库中获取并加载所述深度学习训练框架容器镜像。


4.根据权利要求1所述的深度学习开发环境的构建方法，其特征在于，所述加载与硬件资源适配的驱动，包括：
通过预设docker驱动映射程序加载与硬件资源适配的驱动。


5.根据权利要求1所述的深度学习开发环境的构建方法，其特征在于，在所述启动所述深度学习开发环境之后，还包括：
启动...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁绍，
申请(专利权)人：浪潮北京电子信息产业有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11