如何在QNAP TS-2888X 上使用 Fast.AI ?
Fast.AI 在 QNAP NAS上使用問題解決方式 Fast.AI 是一個很棒的線上課程,完整教學深度學習所需要的工具 https://www.fast.ai/ 儲存設備廠商 QNAP 從前年開始就有持續再將儲存設備持續轉型,率先支援了Nvidia GPU,以及Intel OpenVINO 因此有關Fast.AI 的開發環境,我們也在QNAP NAS上做個測試。在距離資料最近的地方做運算,省掉網路的工,以NAS 高IOPS的特性來強化一下。 使用環境: NAS : TS-2888X 作業系統 : QTS 4.4.0.0820 主要測試Docker hub 上 關於Fast Ai 的image : paperspace/fastai https://hub.docker.com/r/paperspace/fastai Tag : 1.0-release Fast.AI 網站 https://www.fast.ai/ online courses (all are free and have no ads): Practical Deep Learning for Coders Cutting Edge Deep Learning for Coders Introduction to Machine Learning for Coders Computational Linear Algebra software: fastai v1 for PyTorch 以下以執行 example/dogs_cats.ipynb 做為測試 RuntimeError: DataLoader worker (pid 13) is killed by signal: Bus error. 參考解決方案 : https://github.com/pytorch/pytorch/issues/5040 解決方案1(擴大shm-size)(僅限掛載一張卡,掛載多卡需另外處理) SSH 進 NAS,(進入方式參考 : https://www.qnap.com/en/how-to/knowledge-base/article/how-to-access-qnap-nas-by-ssh/ ) Command : GPU=nvidia0 gpu-docker ...