TPU 출력 방법 - TPU chullyeog bangbeob

현재 사용중인 거의 모든 필라멘트가 열가소성 소재라는 사실에도 불구하고 각 필라멘트마다 고유 한 온도 요구 사항이 있습니다.'는 개별 필라멘트가 서로 화학적으로 매우 다르기 때문입니다. PLA와 같은 일부는 전분으로 만들어지며 ABS와 같은 일부에는 오일베이스가 있습니다.

열가소성 수지의 화학적 구성은 유리 전이 온도, 즉 필라멘트가 취성 필라멘트에서 압출 가능한 고무 물질로 변하는 온도에 직접 영향을줍니다. 이 온도는 적절한 인쇄를 위해 도달해야하며 각 필라멘트의 유리 전이 온도가 다르기 때문에 모든 플라스틱은 다른 온도에서 인쇄해야합니다.

E3D 핫 엔드 (출처 : MatterHackers)

특정 압출 온도 외에도 일부 필라멘트에는 특정 가열 층 온도가 필요합니다. 특정 필라멘트가 식 으면 수축하고 뒤 틀립니다. 가열 된 베드는 압출시 플라스틱이 느리게 냉각되어 뒤틀림이 최소화됩니다.

가열 된 베드는 접착력이 추가되어 첫 번째 층이 잘 붙고 인쇄 중에 베드에서 부품이 분리되지 않습니다.

실패한 인쇄와 완벽한 인쇄의 차이가 될 수 있으므로 이러한 온도를 올바르게 유지하는 것이&# 39입니다.

PLA

PLA 필라멘트 스풀은 다양한 색상으로 제공됩니다 (출처 : All3DP)

PLA는 오늘날 가장 인기있는 필라멘트이며, 그 인기의 이유 중 하나는 인쇄 조건에 대한 신뢰도입니다.

PLAprints는 210 ° C 부근에서 가장 유용하지만, 다목적이며 180-230 ° C 어느 곳에서나 잘 작동 할 수 있습니다. 가열 베드가 필요하지 않지만 프린터에 가열 베드가있는 경우 20 ~ 60 ° C 사이로 설정하십시오.

PLA로 인쇄 할 때는 반드시 냉각 팬을 켜 두십시오. PLA는 적절한 냉각으로 최상의 결과를 제공합니다.

전체적으로 PLA는 인쇄가 매우 쉽고&# 39를 사용하지 않습니다.

ABS

이와 같은 뒤틀림은 ABS에서 일반적이며 완벽하게 좋은 인쇄물을 파괴 할 수 있습니다 (출처 : PrusaMK2.com)

최근까지 ABS가 가장 널리 사용되는 필라멘트였습니다. 그런 다음 PLA로 인해 최고의 자리를 차지했습니다. 주로 인쇄하기가 훨씬 더 어렵 기 때문입니다.

ABS는 성공적으로 인쇄하려면 약간 더 높은 온도가 필요합니다. 노즐 온도는 210 ~ 250 ° C가 가장 좋으며 가열 된 주변 온도는 80 ~ 110 ° C가 필요합니다.

또한 ABS는 매우 느리게 냉각되도록 동봉 된 3D 프린터로 인쇄해야합니다. ABS가 식 으면 수축하고 인쇄가 너무 빨리 식 으면 뒤 틀리기 때문입니다. 같은 이유로 ABS를 인쇄하는 동안 냉각 팬을 꺼야합니다.

PETG

PETG' s 서명 반투명 색상 (출처 : Thomas Sanladerer YouTube)

PETG는 PLA와 ABS의 여러 측면을 결합한 비교적 새로운 이민자입니다.

노즐 온도가 220 ~ 250 ° C 인 매우 높은 온도가 필요합니다. 그러나 PETG는 ABS와 달리 가열 베드가 필요하지 않습니다.

PETG는 침대에 파란색 화가 테이프로 가장 잘 인쇄됩니다. 그것없이, 압출 필라멘트 스틱을 보장하기 위해 베드를 50 ~ 75 ° C로 가열해야합니다. 이 소재는 ABS와 같이 변형되지 않기 때문에 인쇄 중에 냉각 팬을 활성화 할 수 있습니다.

PETG는 PLA만큼 사용하기 쉽지는 않지만 ABS보다 훨씬 덜 까다 롭고 오늘날 가장 인기있는 필라멘트 중 하나로 입증되었습니다.

나일론

건식 (왼쪽) 및 습식 (오른쪽) 나일론으로 인쇄 된 동일한 물체 (출처 : MatterHackers)

나일론은 믿을 수 없을만큼 강력한 필라멘트이지만 작업하기가 더 어렵습니다.

이 목록의 다른 필라멘트보다 더 높은 온도에서 인쇄합니다 : 240 ~ 260 ° C 권장. 침대 온도가 70 ~ 100 ° C이면 충분하며 나일론은 큰 접착력 문제를 일으킬 수 있으므로 접착제 스틱 층도 중요합니다 .

이 문서에서 설명하는

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

머신러닝(ML) 모델을 실행하려면 Compute Engine VM 및 Cloud TPU 리소스가 필요합니다. 이 페이지에서는 다음을 사용하여 이러한 리소스를 관리하는 방법을 설명합니다.

• Google Cloud에 기본 CLI를 제공하는 Google Cloud CLI
• Google Cloud 리소스에 대한 통합 관리 콘솔을 제공하는 Google Cloud 콘솔

기본 요건

이 절차를 실행하려면 Google Cloud 프로젝트를 설정해야 합니다. 프로젝트가 없으면 프로젝트 만들기 및 관리를 참조하여 프로젝트를 설정하세요.

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

1. Google Cloud CLI 설치

2. 프로젝트를 사용하도록

   $ gcloud config set compute/zone zone
   

   8를 구성합니다.

   gcloud config set project project-name
   

3. Cloud TPU 리소스를 만들려는 영역을 사용하도록

   $ gcloud config set compute/zone zone
   

   8를 구성합니다. 예를 들면

   $ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
     --zone=zone \
     --accelerator-type=v3-8 \
     --version=tpu-vm-tf-2.11.0

   8입니다.

   $ gcloud config set compute/zone zone
   

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

Cloud TPU 만들기

Cloud TPU를 만들면 Compute Engine VM 및 TPU 리소스를 만듭니다.

$ gcloud config set compute/zone zone 8를 사용하여 Cloud TPU 만들기

Cloud Shell을 사용하려면 Cloud Shell 열기를 클릭합니다. 그렇지 않으면 로컬 컴퓨터에서 명령 프롬프트/터미널 창을 엽니다.

Cloud TPU 리소스를 만듭니다. 사용하는 명령어는 TPU VM 또는 TPU 노드를 사용하는지에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 시스템 아키텍처를 참조하세요.

$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
  --zone=zone \
  --accelerator-type=v3-8 \
  --version=tpu-vm-tf-2.11.0

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud compute tpus execution-groups create --name=tpu-name \
  --zone=zone \
  --tf-version=2.11.0 \
  --machine-type=n1-standard-1 \
  --accelerator-type=v3-8

$ gcloud config set compute/zone zone 8를 사용하여 Cloud TPU 큐에 추가된 리소스 만들기

$ gcloud config set compute/zone zone

표준 설치 스크립트 실행

TPU VM을 만들 때

$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
    --zone=zone \
    --accelerator-type=tpu-type \
    --version=tpu-vm-tf-2.11.0 \
    --metadata startup-script='#! /bin/bash
      pip3 install numpy
      EOF'

$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
    --zone=zone \
    --accelerator-type=tpu-type \
    --version=tpu-vm-tf-2.11.0 \
    --metadata startup-script='#! /bin/bash
      pip3 install numpy
      EOF'

$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
    --zone=zone \
    --accelerator-type=tpu-type \
    --version=tpu-vm-tf-2.11.0 \
    --metadata startup-script='#! /bin/bash
      pip3 install numpy
      EOF'

TPU VM이 생성된 후

$ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
    --zone=zone \
    --accelerator-type=tpu-type \
    --version=tpu-vm-tf-2.11.0 \
    --metadata startup-script='#! /bin/bash
      pip3 install numpy
      EOF'

$ cat /var/log/syslog | grep startup-script

Google Cloud Console에서 Cloud TPU 만들기

1. Google Cloud 콘솔로 이동합니다.
2. 왼쪽 탐색 메뉴에서 Compute Engine > TPU를 선택합니다.
3. TPU 노드 만들기를 클릭합니다.
4. 이름 상자에 TPU 인스턴스 이름을 입력합니다.
5. 영역 상자에서 TPU를 만들 영역을 선택합니다.
6. TPU 구성에서 TPU VM 또는 TPU 노드를 선택합니다. TPU 구성은 TPU를 TPU VM 또는 TPU 노드로 만들지를 결정합니다. 자세한 내용은 시스템 아키텍처를 참조하세요.
7. TPU 유형에서 만들려는 TPU 유형을 선택합니다.
8. TPU 소프트웨어 버전에서 소프트웨어 버전을 선택합니다. Cloud TPU VM을 만들 때 TPU 소프트웨어 버전은 설치할 TPU 런타임 버전을 지정합니다. Cloud TPU 노드를 만들 때 TPU 소프트웨어 버전을 사용하면 노드의 VM에 설치된 ML 프레임워크를 선택할 수 있습니다. 다른 설정은 필요하지 않습니다. 자세한 내용은 지원되는 모델을 참조하세요.
9. 만들기를 클릭하여 리소스를 만듭니다.

Cloud TPU VM에 연결

기본적으로 TPU 노드를 만드는 데 사용하는

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud config set compute/zone zone

$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh tpu-name \
  --zone=zone

$ gcloud compute ssh tpu-name\
  --zone=zone

Cloud TPU 리소스 나열

지정된 영역에서 모든 Cloud TPU를 나열할 수 있습니다.

$ gcloud config set compute/zone zone 8를 사용하여 Cloud TPU 리소스 나열

사용하는 명령어는 TPU VM 또는 TPU 노드를 사용하는지에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 시스템 아키텍처를 참조하세요.

$ gcloud compute tpus tpu-vm list --zone=zone

$ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=zone

이 명령어는 지정된 영역의 Cloud TPU 리소스를 나열합니다. 현재 설정된 리소스가 없으면 출력에서 VM과 TPU가 대시(-)로만 표시됩니다. 하나의 리소스는 활성 상태이고 다른 리소스는 활성 상태가 아닌 경우 상태가 비정상이라는 메시지가 표시됩니다. 이러한 경우 실행 중이 아닌 리소스를 시작하거나 다시 시작해야 합니다.