ほとんどのオペレーティングシステムはオープンソースソフトウェアに基づいて構築されており、ほとんどのオープンソースソフトウェアは Arm ベースの倚天プラットフォームでサポートされています。オペレーティングシステムで提供されているオープンソースソフトウェアを直接使用できます。このトピックでは、倚天 Elastic Compute Service (ECS) インスタンスで NGINX、MySQL、Redis、TensorFlow、PyTorch などのオープンソースソフトウェアを使用する方法について説明します。
NGINX
NGINX は、高性能の HTTP およびリバースプロキシ Web サーバーであり、インターネットメッセージアクセスプロトコル (IMAP)、ポストオフィスプロトコル 3 (POP3)、および簡易メール転送プロトコル (SMTP) のメールプロキシとして機能します。倚天インスタンスに NGINX をインストールして使用できます。
Alibaba Cloud Linux、CentOS、および Fedora
sudo yum install nginx -yUbuntu および Debian
sudo apt install nginxopenSUSE
sudo zypper install nginxMySQL
MySQL は一般的なリレーショナルデータベース管理システムです。サイズが小さく、速度が速く、コストが低いため、MySQL は小規模および中規模の Web サイトの開発に最適な選択肢であり、大規模の Web サイトの選択肢でもあります。倚天インスタンスに MySQL をインストールしてデプロイできます。
Alibaba Cloud Linux、CentOS、および Fedora
sudo yum install mysql -yUbuntu および Debian
sudo apt install mysqlopenSUSE
sudo zypper install mysqlRedis
Redis は、オープンソースの Berkeley Software Distribution (BSD) ライセンスでリリースされた高性能のキーバリューデータストアです。 Redis は、データベース、キャッシュ、メッセージブローカー、およびストリーミングエンジンとして使用できます。倚天インスタンスに Redis をインストールしてデプロイできます。
Alibaba Cloud Linux、CentOS、および Fedora
sudo yum install redis -yUbuntu および Debian
sudo apt install redisopenSUSE
sudo zypper install redisTensorFlow
TensorFlow は、機械学習のためのエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームです。 TensorFlow は、ツール、ライブラリ、およびコミュニティリソースで構成される包括的で柔軟なエコシステムを提供します。機械学習とディープニューラルネットワークの研究を行うために広く使用されています。倚天インスタンスで TensorFlow を操作するには、次の方法を使用することをお勧めします:
TensorFlow の公式バージョンを使用して、TensorFlow Docker イメージを作成します。詳細については、「AArch64 用 TensorFlow」をご参照ください。
--build-type tensorflow, --build-target=neoverse-n2を使用して、倚天インスタンスと互換性のある TensorFlow Docker イメージを作成します。Docker Hub を使用して、ARM 用の公式 Docker イメージをダウンロードします。詳細については、「Arm Neoverse 用 TensorFlow Docker イメージ」をご参照ください。
PyTorch
PyTorch は、Torch ライブラリに基づくオープンソースの Python 機械学習フレームワークであり、自然言語処理 (NLP) などのアプリケーションに使用されます。倚天インスタンスで PyTorch を操作するには、次の方法を使用することをお勧めします:
PyTorch の公式バージョンを使用して、PyTorch Docker イメージを作成します。詳細については、「AArch64 用 PyTorch」をご参照ください。
--build-type pytorch, --build-target=neoverse-n2を使用して、倚天インスタンスと互換性のある PyTorch Docker イメージを作成します。Docker Hub を使用して、ARM 用の公式 Docker イメージをダウンロードします。詳細については、「Arm Neoverse 用 PyTorch Docker イメージ」をご参照ください。