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Author: scalerela

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-# 使用AWS运行代码
+# 使用AWS运行代码
 
 当本地机器的计算资源有限时，我们可以通过云计算服务获取更强大的计算资源来运行本书中的深度学习代码。本节将介绍如何在AWS（亚马逊的云计算服务）上申请实例并通过Jupyter记事本运行代码。本节中的例子有如下两个步骤:
 
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 ![EC2面板。](../img/ec2.png)
 
 
-图11.10的最上面一行显示了配置实例所需的7个步骤。在第一步“1. Chosse AMI”中，选择Ubuntu 16.04作为操作系统。
+图11.10的最上面一行显示了配置实例所需的7个步骤。在第一步“1. Choose AMI”中，选择Ubuntu 16.04作为操作系统。
 
 ![选择操作系统。](../img/os.png)
 
-EC2提供了大量不同配置的实例。如图11.11所示，在第二步“2. Chosse Instance Type”中，选择有一个K80 GPU的“p2.xlarge”实例。我们也可以选择像“p2.16xlarge”这样有多个GPU的实例。如果你想比较不同实例的机器配置和收费，可参考 https://www.ec2instances.info/ 。
+EC2提供了大量不同配置的实例。如图11.11所示，在第二步“2. Choose Instance Type”中，选择有一个K80 GPU的“p2.xlarge”实例。我们也可以选择像“p2.16xlarge”这样有多个GPU的实例。如果你想比较不同实例的机器配置和收费，可参考 https://www.ec2instances.info/ 。
 
 ![选择实例。](../img/p2x.png)
 
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 如果较短时间内还将重新开启实例，右击图11.16中的示例，选择“Instance State” $\rightarrow$ “Stop”将实例停止，等下次使用时选择“Instance State” $\rightarrow$ “Start”重新开启实例。这种情况下，开启的实例将保留其停止前硬盘上的存储（例如无需再安装CUDA和其他运行环境）。然而，停止状态的实例也会因其所保留的硬盘空间而产生少量计费。
 
-如果较长时间内不会重新开启实例，右击图11.16中的示例，选择“Image” $\rightarrow$ “Create”创建镜像。然后，选择“Instance State” $\rightarrow$ “Terminate”将实例终结（硬盘不再产生计费）。当下次使用时，我们可按本节中创建并运行EC2实例的步骤重新创建一个基于保存镜像的实例。唯一的区别在于，在图11.10的第一步“1. Chosse AMI”中，我们需要通过左栏“My AMIs”选择之前保存的镜像。这样创建的实例将保留镜像上硬盘的存储，例如无需再安装CUDA和其他运行环境。
+如果较长时间内不会重新开启实例，右击图11.16中的示例，选择“Image” $\rightarrow$ “Create”创建镜像。然后，选择“Instance State” $\rightarrow$ “Terminate”将实例终结（硬盘不再产生计费）。当下次使用时，我们可按本节中创建并运行EC2实例的步骤重新创建一个基于保存镜像的实例。唯一的区别在于，在图11.10的第一步“1. Choose AMI”中，我们需要通过左栏“My AMIs”选择之前保存的镜像。这样创建的实例将保留镜像上硬盘的存储，例如无需再安装CUDA和其他运行环境。
 
 ## 小结