ASR ガイド 2

環境の設定

AWS インスタンスを起動する以下は NVIDIA の NeMo ツールキットを使ってエンドツーエンドの自動音声認識（ASR）システムを構築し、Weights & Biases（W&B）で実験を追跡するための入門ガイドです。ASR（音声→テキスト）とは何かを説明し、NeMo ベースの ASR 実験を実行するための環境を整える実践的な手順を示します。ここでは、適切な AWS インスタンスを起動し、NeMo を Docker コンテナ内で Jupyter Notebook とともに動かせるように準備することに焦点を当てています。 手順は簡潔で、以下の6ステップから成ります。 1. NVIDIA GPU‑Optimized AMI を使用して p2.xlarge の AWS インスタンスを起動する。 2. インスタンスに SSH で接続し、ポート 8888 をフォワードする。 3. NVIDIA NGC からサンプルの Jupyter Notebook をダウンロードする。 4. NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする。 5. そのコンテナを実行し、コンテナ内で Jupyter Notebook を起動する。 6. ダウンロードしたノートブックをアップロードして解凍し、ASR と W&B のサンプルにアクセスする。 これらの手順を完了すれば、NeMo ベースの ASR コードを実行し、W&B で実験の追跡を始めるための環境が整います。本ガイドは、NVIDIA のツールとクラウド GPU リソースを使って ASR 開発を始める際の敷居を下げることを目的としています。p2.xlargeおよび使用してください NVIDIA GPU 最適化 AMI。
AWS インスタンスに SSH で接続するおよびポート8888を転送してください。
Jupyter Notebook をダウンロードする NGC はこちら。これをダウンロードします files.zip
NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする NVIDIA GPU 最適化 AMI 。 AWS インスタンスに SSH で接続する およびポート 8888 を転送してください。 Jupyter Notebook をダウンロードする NGC はこちら 。これをダウンロードします NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする docker pull nvcr.io/nvidia/nemo:1.6.1。
Dockerコンテナを実行する 次のコマンドを使用して docker run --runtime=nvidia -it --rm --shm-size=16g -p 8888:8888 --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v $(pwd):/notebooks nvcr.io/nvidia/nemo:1.6.1。
Docker コンテナ内にいるとき、Jupyter Notebook を起動する このガイドは、NVIDIA の NeMo ツールキットを使ってエンドツーエンドの自動音声認識（ASR）システムを構築し、Weights & Biases（W&B）で実験をトラッキングするための入門手順を説明します。ASR（音声→テキスト）の概要を示したうえで、NeMo ベースの ASR 実験を実行するための環境構築を実践的に解説します。主な目的は、適切な AWS インスタンスを起動し、Docker コンテナ内で NeMo を実行できるように設定し、対話的開発のために Jupyter Notebook を準備することです。 手順は簡潔で次のとおりです。 1. NVIDIA GPU 最適化 AMI を使用して p2.xlarge の AWS インスタンスを起動する。 2. インスタンスに SSH で接続し、ポート 8888 をフォワードする。 3. NVIDIA NGC から Jupyter Notebook をダウンロードする。 4. NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする。 5. コンテナを実行し、その中で Jupyter Notebook を起動する。 6. ダウンロードしたノートブックをアップロードして解凍し、ASR と W&B のサンプルにアクセスする。 以上の手順を終えれば、NeMo の ASR コードを実行し、W&B で実験のトラッキングを開始できる環境が整います。NVIDIA のツールとクラウド GPU リソースを使った ASR 開発の入門を簡素化することを目的としています。 jupyter notebook --port 8888。
へ移動してください localhost:8888 へ Jupyter Notebook にアクセスする。
ダウンロードしたファイルをアップロードする files.zip ステップ3でダウンロードし、解凍して ASR と Weights & Biases（W&B）のノートブックにアクセスしてください。