本文以搭建TensorFlow深度学习框架为例介绍如何在GPU实例上部署NGC环境。
前提条件
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打开NGC网站，注册NGC账号。
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登录NGC网站，获取NGC API Key并保存到本地。
说明
登录NGC容器环境时需要验证您的NGC API Key。
背景信息
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NGC（NVIDIA GPU CLOUD）是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统，可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈，建立适合深度学习的开发环境。
目前NGC在阿里云gn5实例作了全面部署，并且在镜像市场提供了针对NVIDIA Pascal GPU优化的NGC容器镜像。通过部署镜像市场的NGC容器镜像，开发者能简单快速地部署NGC容器环境，即时访问优化后的深度学习框架，极大程度缩减产品开发以及业务部署的时间，实现开发环境的预安装；同时支持调优后的算法框架，并且保持持续更新。
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NGC网站提供了目前主流深度学习框架不同版本的镜像（例如Caffe、Caffe2、CNTK、MxNet、TensorFlow、Theano、Torch），您可以选择需要的镜像部署环境。
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支持部署NGC环境的实例规格族包括：
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gn4、gn5、gn5i、gn6v、gn6i、gn6e、gn7i、gn7e、gn7s
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ebmgn5i、ebmgn6i、ebmgn6v、ebmgn6e、ebmgn7i、ebmgn7e、ebmgn7ex、sccgn7ex
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操作步骤
本文以gn5实例为例，为您演示创建GPU实例和部署NGC环境的操作步骤。
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创建一台gn5实例。
具体操作，请参见自定义购买实例。其主要配置参数说明如下：
配置参数
说明
地域
只能选择华北1（青岛）、华北2（北京）、华北3（张家口）、华北5（呼和浩特）、华东1（杭州）、华东2（上海）、华南1（深圳）。
实例
选择gn5实例规格。
镜像
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在云市场镜像页签下，单击从云市场获取更多选择（含操作系统）。
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在弹出的镜像市场页面，输入NVIDIA GPU Cloud VM Image并单击搜索。
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找到对应镜像后并单击使用。
公网IP
选择分配公网IPv4地址。
说明
如果这里没有分配公网IP地址，则在实例创建成功后，需要绑定EIP地址。具体操作，请参见绑定EIP。
安全组
选择一个安全组。安全组里必须开放TCP 22端口。如果您的实例需要支持HTTPS或DIGITS 6服务，必须开放TCP 443（用于HTTPS）或TCP 5000（用于DIGITS 6）端口。
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登录ECS管理控制台，记录已创建实例的公网IP地址。
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连接GPU实例。
根据创建实例时选择的登录凭证选择以下任一方式连接GPU实例：
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使用密码验证连接ECS实例
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使用SSH密钥对验证连接ECS实例
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按界面提示输入NGC官网获取的NGC API Key后按回车键，即可登录NGC容器环境。
运行
nvidia-smi命令。您能查看当前GPU的信息，包括GPU型号、驱动版本等，如下图所示。
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搭建TensorFlow深度学习框架。
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登录NGC网站，在左侧导航栏，单击Containers。
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在Containers页面，在搜索区域输入TensorFlow后，选择并单击TensorFlow。
在TensorFlow镜像页面，单击Copy Image Path，下载对应版本的TensorFlow镜像。
以下载
tensorflow:18.03镜像为例，TensorFlow镜像路径为nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py3。-
查看下载的镜像。
docker image ls -
运行容器，完成TensorFlow开发环境的部署。
nvidia-docker run --rm -it nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py3
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执行以下命令，简单测试TensorFlow。
pythonimport tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() sess.run(hello)如果TensorFlow正确加载了GPU设备，返回结果如下图所示。
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执行以下命令，保存TensorFlow镜像的修改。
docker commit -m "commit docker" CONTAINER_ID nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py3 # CONTAINER_ID可通过docker ps命令查看。重要
请您妥善保存TensorFlow镜像的修改，否则会导致下次登录时配置丢失。
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