Crea un'istanza TensorFlow Deep Learning VM

Questa pagina mostra come creare un'istanza di Deep Learning VM Images di TensorFlow con TensorFlow e altri strumenti preinstallati. Puoi creare un'istanza TensorFlow da Cloud Marketplace all'interno della Google Cloud console o utilizzando la riga di comando.

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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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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1. Se utilizzi le GPU con la Deep Learning VM, consulta la pagina Quote per assicurarti di disporre di un numero sufficiente di GPU nel progetto. Se le GPU non sono elencate nella pagina Quote o se hai bisogno di una quota di GPU aggiuntiva, richiedi un aumento della quota.

Creazione di un'istanza Deep Learning VM di TensorFlow da Cloud Marketplace

Per creare un'istanza Deep Learning VM di TensorFlow da Cloud Marketplace, segui questi passaggi:

1. Vai alla pagina Cloud Marketplace di Deep Learning VM in the Google Cloud console.

   Vai alla pagina Cloud Marketplace di Deep Learning VM

2. Fai clic su Inizia.

3. Inserisci un Nome del deployment, che sarà la radice del nome della VM. Quando assegni il nome all'istanza, Compute Engine aggiunge -vm a questo nome.

4. Seleziona una zona.

5. In Tipo di macchina, seleziona le specifiche che tu vuoi per la tua VM. Scopri di più sui tipi di macchina

6. In GPU, seleziona il Tipo di GPU e il Numero di GPU. Se non vuoi utilizzare le GPU, fai clic sul pulsante Elimina GPU e vai al passaggio 7. Scopri di più sulle GPU.

   1. Seleziona un tipo di GPU. Non tutti i tipi di GPU sono disponibili in tutte le zone. Trova una combinazione supportata.
   2. Seleziona il Numero di GPU. Ogni GPU supporta un numero diverso di GPU. Trova una combinazione supportata.

7. In Framework, seleziona una delle versioni del framework TensorFlow.

8. Se utilizzi le GPU, è necessario un driver NVIDIA. Puoi installare il driver autonomamente o selezionare Installa automaticamente il driver GPU NVIDIA al primo avvio.

9. Hai la possibilità di selezionare Attiva l'accesso a JupyterLab tramite URL anziché SSH (beta). L'attivazione di questa funzionalità beta ti consente di accedere all'istanza JupyterLab utilizzando un URL. Chiunque abbia il ruolo Editor o Proprietario nel tuo Google Cloud progetto può accedere a questo URL. Al momento, questa funzionalità funziona solo negli Stati Uniti, nell'Unione Europea e in Asia.

10. Seleziona un tipo di disco di avvio e le dimensioni del disco di avvio.

11. Seleziona le impostazioni di rete che preferisci.

12. Fai clic su Esegui il deployment.

Se scegli di installare i driver NVIDIA, attendi 3-5 minuti per il completamento dell'installazione.

Una volta eseguito il deployment della VM, la pagina viene aggiornata con le istruzioni per accedere all'istanza.

Creazione di un'istanza Deep Learning VM di TensorFlow dalla riga di comando

Per utilizzare Google Cloud CLI per creare una nuova istanza Deep Learning VM, devi prima installare e inizializzare Google Cloud CLI:

1. Scarica e installa Google Cloud CLI seguendo le istruzioni riportate in Installazione di Google Cloud CLI.
2. Inizializza l'SDK seguendo le istruzioni riportate in Inizializzazione di Cloud SDK.

Per utilizzare gcloud in Cloud Shell, devi prima attivare Cloud Shell seguendo le istruzioni riportate in Avvio di Cloud Shell.

Puoi creare un'istanza TensorFlow con o senza GPU.

Senza GPU

Per eseguire il provisioning di un'istanza Deep Learning VM senza GPU:

export IMAGE_FAMILY="tf-ent-latest-cpu"
export ZONE="us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-instance"

gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
  --zone=$ZONE \
  --image-family=$IMAGE_FAMILY \
  --image-project=deeplearning-platform-release

Opzioni:

• --image-family deve essere uno dei seguenti:
  • tf-ent-latest-cpu per ottenere l' ultima immagine di TensorFlow Enterprise 2
  • Un nome di famiglia di immagini TensorFlow o TensorFlow Enterprise precedente (vedi Scelta di un'immagine)
• --image-project deve essere deeplearning-platform-release.

Con una o più GPU

Compute Engine offre la possibilità di aggiungere una o più GPU alle istanze di macchine virtuali. Le GPU offrono un'elaborazione più rapida per molte attività complesse di dati e machine learning. Per scoprire di più sulle GPU, consulta GPU su Compute Engine.

Per eseguire il provisioning di un'istanza Deep Learning VM con una o più GPU:

export IMAGE_FAMILY="tf-ent-latest-gpu"
export ZONE="us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-instance"

gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
  --zone=$ZONE \
  --image-family=$IMAGE_FAMILY \
  --image-project=deeplearning-platform-release \
  --maintenance-policy=TERMINATE \
  --accelerator="type=nvidia-tesla-v100,count=1" \
  --metadata="install-nvidia-driver=True"

Opzioni:

• --image-family deve essere uno dei seguenti:

  • tf-ent-latest-gpu per ottenere l' ultima immagine di TensorFlow Enterprise 2
  • Un nome di famiglia di immagini TensorFlow o TensorFlow Enterprise precedente (vedi Scelta di un'immagine)

• --image-project deve essere deeplearning-platform-release.

• --maintenance-policy deve essere TERMINATE. Per saperne di più, consulta Limitazioni delle GPU.

• --accelerator specifica il tipo di GPU da utilizzare. Deve essere specificato nel formato --accelerator="type=TYPE,count=COUNT". Ad esempio, --accelerator="type=nvidia-tesla-p100,count=2". Per un elenco dei tipi e dei conteggi di GPU disponibili, consulta la tabella dei modelli di GPU.

  Non tutti i tipi di GPU sono supportati in tutte le regioni. Per i dettagli, consulta Disponibilità di regioni e zone GPU.

• --metadata viene utilizzato per specificare che il driver NVIDIA deve essere installato per tuo conto. Il valore è install-nvidia-driver=True. Se specificato, Compute Engine carica l'ultimo driver stabile al primo avvio ed esegue i passaggi necessari (incluso un riavvio finale per attivare il driver).

Se hai scelto di installare i driver NVIDIA, attendi 3-5 minuti per il completamento dell'installazione.

Potrebbe essere necessario attendere fino a 5 minuti prima che venga eseguito il provisioning completo della VM. Durante questo periodo, non potrai accedere alla macchina tramite SSH. Al termine dell'installazione, per assicurarti che l'installazione del driver sia andata a buon fine, puoi accedere tramite SSH ed eseguire nvidia-smi.

Una volta configurata l'immagine, puoi salvarne uno snapshot in modo da poter avviare le istanze derivate senza dover attendere l'installazione del driver.

Informazioni su TensorFlow Enterprise

TensorFlow Enterprise è una distribuzione di TensorFlow ottimizzata per l'esecuzione su Google Cloud e include il supporto per le versioni a lungo termine.

Creazione di un'istanza preemptible

Puoi creare un'istanza Deep Learning VM prerilasciabile. Un'istanza prerilasciabile è un'istanza che puoi creare ed eseguire a un prezzo di molto inferiore rispetto alle istanze normali. Tuttavia, Compute Engine potrebbe arrestare (prerilasciare) queste istanze se ha bisogno di accedere alle loro risorse per altre attività. Le istanze prerilasciabili si arrestano sempre dopo 24 ore. Per scoprire di più sulle istanze preemptible, consulta Istanze di VM preemptible.

Per creare un'istanza Deep Learning VM prerilasciabile:

• Segui le istruzioni riportate sopra per creare una nuova istanza utilizzando la riga di comando. Al comando gcloud compute instances create, aggiungi quanto segue:

    --preemptible

Passaggi successivi

Per istruzioni su come connetterti alla nuova istanza Deep Learning VM tramite la Google Cloud console o la riga di comando, consulta Connessione alle istanze. Il nome dell'istanza è il Nome del deployment che hai specificato con l'aggiunta di -vm.