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LXCをC言語から操作する②(コンテナの場所、ファイルシステムを指定)

LXCをC言語から操作する①でC言語からコンテナの作成、起動、終了、削除までをサンプルコードベースで動かしてみました。

今度はちょっとオプションを変えて、rootfsの設定と、コンテナの場所を変えてみます。

CentOS Stream9でLXCを動かす①で取り合えずCentOS上でコンテナが動くところまで設定できました。

次はC言語のAPIを使ってみようと思います。

ChatGPTすごいですよね。私もChatGPT Plusに登録して遊んでいますが、やはりお家環境で動かしたい欲求に駆られます。

とはいえ家でとトレーニングさせるには大変なので、学習済みのモデルがオープンソースで公開されているCerebras-GPTを使ってみようぜっていう記事です。

SVNでソース管理をしているのですが、サーバをコンテナにしてみようと思います。

今回はCentOS Stream9をコンテナイメージとして使用します。

MLの話題が続きますが、Jetson Nanoを買ったので、遊んでみます。

とりあえずはTF1.5 + Kerasが動かせるとこまで目指していきます。

前回はVega8(512 SP)&DirectMLとRX5700XT(2560 SP)& PlaidMLで実行してみたので、性能差がよくわからなかったので、 RX5700XT(2560 SP)の環境にDirectMLを入れてみようと思います。

基本的にAMDが多い私のクライアント環境ですが、ことマシンラーニングにおいて、CUDAがサポートが基本になっていますよね。
TensorFlowやPyTorchでは標準のGPUサポートはCUDAが対象つまりNVIDIAのGPUが必要です。

以前はKeras+PlaidMLを使用していた時期もありましたが、どうにも更新が最近されていないのもあり、結局GeForceに移行してTensorFlowGPUを使っていたりしてました。

最近、DirectMLの存在を知りました。GPUを使うのにCUDAではなく、DirectX12を使うことでNVIDIA以外のGPUが使えるみたいです。今どきのGPUなら大抵DirectX12はサポートしてるはず。つまりRadeonでもマシンラーニングができるチャンスです。