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Deep Learning mit R und Keras - Das Praxis-Handbuch von Entwicklern von Keras und RStudio by J.J. Allaire, Francois Chollet

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Anhang B: RStudio-Server auf einer EC2-GPU-Instanz betreiben

In diesem Anhang finden Sie eine schrittweise Anleitung zum Betreiben eines RStudio-Servers auf einer AWS-GPU-Instanz. Sollte Ihnen auf Ihrem lokalen Rechner keine GPU zur Verfügung stehen, können Sie dennoch Deep-Learning-Forschung betreiben. Sie sollten zudem einen Blick auf die Webseite https://tensorflow.rstudio.com/tools/cloud_gpu werfen. Dort finden Sie eine kontinuierlich aktualisierte Version dieser Anleitung sowie Details zu weiteren Cloud-GPU-Optionen.

B.1  Gründe, Deep Learning auf AWS zu betreiben

Die meisten Deep-Learning-Anwendungen sind sehr rechenintensiv und benötigen zur Ausführung mehrere Stunden oder sogar Tage, wenn sie auf der CPU eines Laptops ausgeführt werden. ...

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