البرنامج التعليمي: إنشاء صور باستخدام وحدات معالجة الرسومات بلا خادم في Azure Container Apps (معاينة)

في هذه المقالة، ستتعلم كيفية إنشاء تطبيق حاوية يستخدم وحدات معالجة الرسومات بلا خادم لتشغيل تطبيق الذكاء الاصطناعي.

باستخدام وحدات معالجة الرسومات بلا خادم، يمكنك الوصول المباشر إلى موارد حساب وحدة معالجة الرسومات دون الحاجة إلى تكوين البنية الأساسية اليدوية مثل تثبيت برامج التشغيل. كل ما عليك القيام به هو نشر صورة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

نفذت في هذا البرنامج التعليمي:

المتطلبات الأساسية

إنشاء تطبيق الحاوية

1. انتقل إلى مدخل Microsoft Azure وابحث عن Container Apps وحددها.

2. حدد إنشاء ثم حدد تطبيق الحاوية.

3. في نافذة Basics ، أدخل القيم التالية في كل قسم.

   ضمن Project details أدخل القيم التالية:

   الإعداد	القيمة‬
   الاشتراك	حدد اشتراك Azure الخاص بك.
   مجموعة الموارد	حدد Create new وأدخل my-gpu-demo-group.
   اسم تَطبيق الحاوية	أدخل my-gpu-demo-app.
   مصدر التوزيع	حدد صورة الحاوية.

   ضمن Container Apps environment أدخل القيم التالية:

   الإعداد	القيمة‬
   المنطقة	حدد West US 3. لمزيد من المناطق المدعومة، راجع استخدام وحدات معالجة الرسومات بلا خادم في Azure.
   بيئة Container Apps	حدد إنشاء جديد.

   في نافذة إنشاء بيئة تطبيقات الحاوية، أدخل القيم التالية:

   الإعداد	القيمة‬
   اسم البيئة	أدخل my-gpu-demo-env.

   حدد إنشاء.

   حدد Next: Container >.

4. في نافذة Container ، أدخل القيم التالية:

   الإعداد	القيمة‬
   الاسم	أدخل my-gpu-demo-container.
   مصدر الصورة	حدد Docker Hub أو السجلات الأخرى.
   نوع الصورة	حدد public.
   خادم تسجيل الدخول للسجل	أدخل mcr.microsoft.com.
   الصورة والعلامة	أدخل k8se/gpu-quickstart:latest.
   ملف تعريف حمل العمل	حدد الخيار الذي يبدأ ب Consumption - حتى 4...
   الجرافيك	حدد خانة الاختيار.
   نوع وحدة معالجة الرسومات	حدد الخيار T4 وحدد الارتباط لإضافة ملف التعريف إلى بيئتك.

   حدد Next: Ingress >.

5. في نافذة الدخول ، أدخل القيم التالية:

   الإعداد	القيمة‬
   دخول	حدد مربع الاختيار ممكّن.
   استخدام الشبكة الداخل:⁦⁩	حدد الزر التبادلي قبول نسبة استخدام الشبكة من أي مكان.
   المنفذ الهدف	أدخِل 80.

6. حدد "Review + create".

7. حدد إنشاء.

8. انتظر بضع لحظات حتى يكتمل النشر ثم حدد Go to resource.

   قد تستغرق هذه العملية ما يصل إلى خمس دقائق حتى تكتمل.

استخدام تطبيق GPU الخاص بك

من نافذة Overview، حدد رابط Application Url لفتح الواجهة الأمامية لتطبيق الويب في المتصفح الخاص بك واستخدام تطبيق GPU.

مراقبة وحدة معالجة الرسومات

بمجرد إنشاء صورة، استخدم الخطوات التالية لعرض نتائج معالجة GPU:

1. افتح تطبيق الحاوية في مدخل Microsoft Azure.

2. من قسم Monitoring ، حدد Console.

3. حدد النسخة المتماثلة الخاصة بك.

4. حدد الحاوية الخاصة بك.

5. حدد *Reconnect.

6. في نافذة الأمر Choose start up، حدد /bin/bash، وحدد Connect.

7. بمجرد إعداد shell، أدخل الأمر nvidia-smi لمراجعة حالة وحدة معالجة الرسومات وإخراجها.

تنظيف الموارد

الموارد التي تم إنشاؤها في هذا البرنامج التعليمي لها تأثير على فاتورة Azure.

إذا كنت لن تستخدم هذه الخدمات على المدى الطويل، فاستخدم الخطوات لإزالة كل شيء تم إنشاؤه في هذا البرنامج التعليمي.

1. في مدخل Microsoft Azure، ابحث عن Resource Groups وحددها.

2. حدد my-gpu-demo-group.

3. حدد Delete resource group.

4. في مربع التأكيد، أدخل my-gpu-demo-group.

5. حدد حذف.

الخطوات التالية