יצירת מופע של Deep Learning VM מ-Cloud Marketplace

בדף הזה מוסבר איך ליצור מופע של Deep Learning VM Images מ-Cloud Marketplace במסוףGoogle Cloud בלי להשתמש בשורת הפקודה.

לפני שמתחילים

  1. נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. בחירת תמונת VM ספציפית ללמידה עמוקה לשימוש. הבחירה תלויה במסגרת המועדפת ובסוג המעבד.
  7. אם אתם משתמשים ב-GPU עם מכונת Deep Learning VM, כדאי לבדוק את דף המכסות כדי לוודא שיש לכם מספיק יחידות GPU בפרויקט. אם יחידות ה-GPU לא מופיעות בדף המכסות או שאתם צריכים מכסת GPU נוספת, אתם יכולים לשלוח בקשה להגדלת המכסה.

יצירת מופע

  1. נכנסים לדף Deep Learning VM Cloud Marketplace במסוף Google Cloud .

    כניסה לדף Deep Learning VM Cloud Marketplace

  2. לוחצים על שנתחיל?

  3. מזינים שם פריסה, שיהיה הבסיס לשם המכונה הווירטואלית. כשמגדירים את שם המכונה, Compute Engine מוסיף לשם את המחרוזת -vm.

  4. בוחרים אזור.

  5. בקטע Machine type (סוג המכונה), בוחרים את המפרטים הרצויים למכונה הווירטואלית. מידע נוסף על סוגי מכונות

  6. בקטע GPUs (מעבדי GPU), בוחרים את GPU type (סוג ה-GPU) ואת Number of GPUs (מספר מעבדי ה-GPU). אם לא רוצים להשתמש ב-GPU, לוחצים על הלחצן מחיקת GPU ומדלגים לשלב 7. מידע נוסף על יחידות GPU

    1. בוחרים סוג GPU. לא כל סוגי ה-GPU זמינים בכל האזורים. מוצאים שילוב נתמך.
    2. בוחרים את מספר ה-GPU. כל GPU תומך במספרים שונים של GPU. מוצאים שילוב נתמך.
  7. בוחרים מסגרת ללמידת מכונה.

  8. אם אתם משתמשים ב-GPU, נדרש דרייבר של NVIDIA. אפשר להתקין את הדרייבר בעצמכם, או לבחור באפשרות Install NVIDIA GPU driver automatically on first startup (התקנה אוטומטית של דרייבר ל-GPU של NVIDIA בהפעלה הראשונה).

  9. יש לכם אפשרות לבחור באפשרות הפעלת גישה ל-JupyterLab באמצעות כתובת URL במקום SSH (בטא). הפעלת תכונת הבטא הזו מאפשרת לכם לגשת למופע של JupyterLab באמצעות כתובת URL. כל מי שיש לו הרשאת עריכה או בעלות בפרויקט Google Cloud יכול לגשת לכתובת ה-URL הזו. נכון לעכשיו, התכונה הזו פועלת רק בארצות הברית, באיחוד האירופי ובאסיה.

  10. בוחרים את סוג דיסק האתחול ואת גודל דיסק האתחול.

  11. בוחרים את הגדרות הרשת הרצויות.

  12. לוחצים על פריסה.

אם בוחרים להתקין דרייברים של NVIDIA, צריך להמתין 3-5 דקות עד שההתקנה תושלם.

אחרי שהמכונה הווירטואלית נפרסת, הדף מתעדכן עם הוראות לגישה למופע.

המאמרים הבאים

הוראות להתחברות למופע חדש של VM ללמידה עמוקה דרך Google Cloud המסוף או שורת הפקודה מופיעות במאמר התחברות למופעים. שם המכונה הוא שם הפריסה שציינתם עם התוספת -vm.