ホーム技術情報2018年5月QuAI で TensorFlow を簡単インストール(AI環境の構築手順)

QuAI で TensorFlow を簡単インストール(AI環境の構築手順)

2018年5月21日
  • googleplus
QNAP Turbo NAS では、QuAIを使用することで簡単にAI環境を構築することができます。

QuAIは、GPUドライバーおよびQuAIユーティリティ(GPUを最適化するユーティリティ)が提供されており、グラフィックカードをサポートしています。
ユーザーはGPUを用いたAI環境をより簡単・効率的に構築でき、環境構築にかかる時間を大幅に短縮可能になりました。


AI環境構築には、以下のアプリケーションが必要です。
  • Container Station
  • QuAI
  • GPU Driver
今回は、アプリケーションのインストールからTensorFlowの設定、実際の開発までを手順化しました。

QuAI+TensorFlowでできること

Japan IT Week 春 2018 「データストレージEXPO(DSE)」では、QuAI+TensorFlow をご紹介しました。右図はデモでご紹介したサンプルプログラムです。自動車や白線等を自動検知します。

展示会で配付した資料は、こちらからダウンロードいただけます。>

解説

「QuAI」「TensorFlow」について解説します。

QuAIとは?

QuAIは、QNAP NASを利用して簡単・快速にAI環境を作成するプラットフォームです。Container Station で稼動するAIフレームワークのセットになります。
 

一般的なディープラーニング学習フレームワークに対応しています。

現状サポートしているフレームワークはCaffe、MXNet、TensorFlow、CNTKがあります。また、簡単に既存の集中化ソリューションをQuAIプラットフォームに移行でき、新しいAIソリューションの構築もすぐ開始できます。

QNAPをおすすめする理由

PCでAI開発を行う場合、容量とパーツの拡張に制限がありますので、ワークステーションか、クラウドを利用することになります。
ワークステーションの使用は、専用のストレージを準備したり、機器を接続する高速なネットワークを用意するなど、ハードウェアのコストが高く、メンテナンスも必要です。また、AI環境設定完了まで時間がかかります。
クラウドで行う場合、AIデータが大きいため、転送時間がかかり、費用も高くなります。
また、公開クラウドで保存するとデータのセキュリティなどを心配されるお客様もいらっしゃいます。

QuAIであれば、サーバーとストレージが一体化しているので、総所有コストが低く、環境の構築は短時間で完了します。また、オンプレミス環境での開発が可能なので、セキュリティ面の心配がいりません。
QNAP社のQTier技術で自動的にデータのHot/Cold判別が可能で容量を効率的に利用できます。スナップショット機能で、データ復旧が可能であるというメリットもあります。
また、GPUドライバーやQuAIアプリによるセットアップガイドが標準で提供されています。QuAIプラットフォームのセットアッププロセスでは、短時間で簡単にセットアップを完了することができます。

QuAIの構成

現状使えるNAS Modelとグラフィックカードが以下になります。

対応QNAP NASモデル(Container Station 1.8以上)には以下が含まれます。

モデル
TS-1677X-1200-4G | TS-1677X-1600-8G | TS-1677X-1700-16G | TS-1677X-1700-64G
TS-1277-1600-8G | TS-1277-1700-16G | TS-1277-1700-64G
TS-1685-D1521-32G-550W | TS-1685-D1531-64GR-550W | TS-1685-D1531-128GR-550W
TDS-16489U

テスト済みグラフィックカード

ブランド モデル ブランド モデル
ASUS PH-GTX1050-2G EVGA GTX1060 6G SC GAMING
ASUS PH-GTX1050TI-4G GIGABYTE GV-N1070IXOC-8GD
ASUS PH-GTX1060-3G NVIDIA Quadro P2000 5G
ASUS DUAL-GTX1050-O2G-GAMING NVIDIA Quadro M2000
GIGABYTE GV-N1050TD5-4GD MSI GTX1050 TI 4GT LP
MSI GTX1060 AERO ITX 3G OC NVIDIA Quadro P4000
EVGA GTX1050 2G SC MSI GTX1060 6GT OCV1
EVGA GTX1050TI 4G SC GAMING    

TensorFlowとは?

TensorFlowは、2015年11月にGoogleが公開した機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリです。ディープラーニングに対応したGoogleのOSSになります。

TensorFlowは、以下のような用途に利用できます。
  • 顔認識
  • 音声認識
  • 被写体認識(コンピュータビジョン)
  • 画像検索
  • リアルタイム翻訳
  • ウェブ検索最適化
  • メール分別
  • メール自動返信文作成
  • 自動運転車
  • マリオカートをプレイ

評価環境

機器 製品名 バージョン情報
QNAP TS-1277-1700-16G QTS:4.3.4.0516
Container Station:1.8.3031
QuAI:0.9.1.43
GPU:NVIDIA GeForce GTX 1050

関連商品

アプリケーションのインストール

Container Station のインストール

QuAIを使用するには、Container Stationのバージョンが1.8以上である必要があります。
 
  1. AppCenter を表示します。
  2. 「Container Station」を検索します。
  3. インストールを実行します。

QuAI のインストール

  1. AppCenter を表示します。
  2. 「QuAI」を検索します。
  3. インストールを実行します。

GPU Driver のインストール

  1. AppCenter を表示します。
  2. 「NVDIA」を検索します。
  3. 「NVDIA_GPU_DRV」をインストールします。

GPUモードの設定

  1. コントロールパネルを表示します。
  2. 「ハードウェア」をクリックします。
    ハードウェア画面が表示されます
  3. 「グラフィックスカード」タブをクリックします。
  4. インストールしたグラフィックスカードの「リソースの割り当て先」項目を「HD Station/Linux Station / Hardware Transcoding」に選択します。
  5. [適用]ボタンをクリックします。
  6. QuAI を開きます。
  7. 「GPU Setting」を表示します。
  8. 以下のように表示されることを確認します。

    問題がある場合には、ここで「×」と表示されます。

AIコンテナーの作成(Tensorflowイメージのインストール)

  1. Container Station を起動します。
  2. 「作成」をクリックします。
  3. 「AI」で検索します。
  4. TensorFlow (バージョン:1.4.1-gpu-py3)イメージをインストールします。
  5. インストールが完了したら、[作成]ボタンをクリックします。
  6. コンテナ作成画面が起動します。
  7. 「名前」項目に任意の名前を入力します。
  8. 詳細設定>> テキストリンクをクリックします。
  9. 「デバイス」項目をクリックします。
  10. グラフィックスカードを使用してコンテナーを実行します。 チェックボックスにチェックをします。


    ※NAS上のフォルダをマウントしたい場合は、「共有フォルダ」の項目で追加できます。
  11. [作成]ボタンをクリックします。
    コンテナーが作成されます。
    作成が完了したら、自動的にアクセスURLが作成されます。
    このURLをクリックすると、Jupyter Notebook のログイン画面が表示されます。
    ログインTokenは、コンテナーのコンソール画面でも確認できます。

    また、下の画面でログインパスワードを新しく設定することも可能です。
  12. ログインができたら、Jupyter Notebook で開発を行うことができるようになります。

TensorFlow でプログラムの開発

直接Notebookにプログラムを書く方法

  1. 右上の[New]をクリックします。リストが表示されます。
  2. リストから「Python 3」を選択します。
  3. 以下はプログラムを書く画面です。
    「In[]:」欄にプログラムを書きます。

    以下はサンプルプログラムです。
    ①「In[]:」項目にコードを入力します。
    ②上にある[Run]ボタンをクリックします。(プログラムが実行されます。)
  4. 「In[]:」項目下に実行結果が表示されます。
以上が、直接Notebookにプログラムを書く方法です。

.pyファイルを作成、読み込む方法

.pyファイルを作成して実行する手順を紹介します。
  1. 右上にある[New]をクリックし、「Folder」を選択します。(プログラム保存用フォルダを作成します。)
    デフォルトで「Untitled Folder」という名前のフォルダが作成されます。
    フォルダを選択し「Rename」することでフォルダ名の変更ができます。
  2. フォルダをクリックします。指定フォルダが表示されます。
  3. 「New」をクリックし、「Text File」でpyファイルを作成します。
    デフォルトで「untitled.txt」ファイルが作成されるので、「hello.py」にファイル名を変更します。
  4. ファイルをクリックします。編集画面が表示されます。(ファイル名をクリックすると、ファイル名・ファイル形式を変更できます。)
    ここでプログラムを書きます。
    Menu:File > Save で保存します。
  5. 元の画面に戻して「In[]:」項目にpyファイルをインポートするコマンドを書きます。ページ上部の[Run]ボタンをクリックして実行します。下に結果が表示されます。
これ以外にも、既に作成したPythonプログラムをアップロードして読み込んで実行する、など自由に使うことができます。

環境構築サービスなども承ります。お気軽にお問合せください。

自社に合う製品が分からない、導入についての効果が知りたい…専任のスタッフがあなたの疑問にお答えします。
お問合せはこちら資料ダウンロードはこちら
お電話でのお問合せ053-465-1555
受付時間 : 平日9時~12時、13時~17時
担当 : 松下 一彦、鈴木 道尋

ディープラーニングの一貫サービス

三栄ハイテックスでは、お客様の人工知能開発を加速させるため、ディープラーニングの全工程をカバーする「ディープラーニングの一貫サービス」をご提供します。

サービスの内容は、
  • 学習用の正解データの作成(手作業)
  • アルゴリズム設計(ディープラーニング)
  • エッジデバイス実装
の3本柱です。

当社内の研究開発にて得られた知見を生かし、実践的な提案をいたします。
サービスは、個別あるいは一貫のどちらでも、お客様のご要望に合わせてご提供いたします。