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  • CPU 환경 프리셋
  • 1. Data Analysis
  • 2. RStudio R 3.6
  • 3. RStudio R 4.2
  • 4. Jupyter RTC (Beta)
  • 5. MATLAB
  • 6. SSH
  • GPU 환경 프리셋
  • 1. ML/DL Environment
  • 2. MATLAB Deep Learning
  1. User Manual
  2. Studio

Environment Preset

프로젝트에 사용되는 환경 프리셋 정보를 확인해보세요.

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Last updated 2 years ago

CPU 환경 프리셋

1. Data Analysis

파이썬 3.8, 2.7, R 커널이 포함된 CPU 전용 환경 프리셋입니다. 추가로 파이썬 3.8버전 Pytorch, tensorflow2와 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 환경도 제공합니다.

2. RStudio R 3.6

R의 안정된 버전인 R 3.6를 제공하고 ggplot2, dplyr 등 다양한 시각화 및 데이터 처리 패키지를 제공합니다.

3. RStudio R 4.2

R의 최신 버전인 R 4.2를 제공하고 ggplot2, dplyr 등 다양한 시각화 및 데이터 처리 패키지를 제공합니다.

4. Jupyter RTC (Beta)

파이썬 3.8 커널이 포함된 CPU 전용 환경 프리셋입니다. Jupyterlab의 RTC(Real Time Collaboration)기능을 포함하여 두 명 이상의 사용자가 실시간으로 협업이 가능합니다. 주의: 이 기능은 실험적 기능으로 데이터 변경의 우려가 있으니 꼭 데이터를 백업해 주시기 바랍니다.

5. MATLAB

데이터 분석, 알고리즘 개발 및 모델 생성에 사용되는 프로그래밍 및 수치 해석 플랫폼인 MATLAB이 포함되어 있는 CPU 전용 컨테이너입니다. CPU를 사용한 간단한 작업을 수행할 수 있습니다.

6. SSH

SSH로 접근하여 접속할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 터미널 (XShell, PuTTY, SSH Client 등)을 통해 SSH로 접속하여 외부 IDE에서 원하는 환경으로 연구를 수행할 수 있습니다.

GPU 환경 프리셋

1. ML/DL Environment

파이썬 3.8, 2.7 커널이 포함된 환경 프리셋입니다. 추가로 파이썬 3.8버전 Pytorch, tensorflow2와 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 환경도 제공합니다. GPU를 사용할 수 있는 CUDA 및 CuDNN 라이브러리가 미리 설치되어 있어 전문적인 연구에 적합합니다.

2. MATLAB Deep Learning

데이터 분석, 알고리즘 개발 및 모델 생성에 사용되는 프로그래밍 및 수치 해석 플랫폼인 MATLAB이 포함되어 있는 환경 프리셋입니다. GPU 사용 및 딥러닝에 필요한 툴박스가 설치되어있어 전문적인 작업을 수행할 수 있습니다.

Yennefer는 프로젝트에 필요한 컨테이너를 제공합니다.