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Google Cloud propose plusieurs formules d'assistance répondant à différents besoins tels que la couverture 24h/24, 7j/7, l'assistance téléphonique et l'accès à un responsable de l'assistance technique. Pour plus d'informations, consultez l'assistance Google Cloud.

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Posez une question à propos de Deep Learning VM sur Stack Overflow. Utilisez le tag google-dl-platform pour toute question sur Deep Learning VM. Ce tag permet de recevoir des réponses de la communauté Stack Overflow, mais aussi des ingénieurs de Google, qui surveillent le tag et offrent une assistance non officielle.

Discuter de Deep Learning VM

Vous pouvez consulter la page de la communauté Slack Google Cloud pour discuter de Deep Learning VM et d'autres produits Google Cloud. Si vous n'avez pas encore rejoint la communauté, inscrivez-vous à l'aide de ce formulaire. Vous pouvez également rejoindre le groupe Google google-dl-platform pour discuter de Deep Learning VM.

Signaler des bugs ou demander des fonctionnalités

Dans la documentation de Deep Learning VM, cliquez sur "Envoyer des commentaires" dans l'angle supérieur droit de la page. Un formulaire s'affiche. Vos commentaires seront examinés par l'équipe Deep Learning VM.

Questions fréquentes

Comment transférer des fichiers vers mon instance ?

Consultez la page Transférer des fichiers vers des instances dans la documentation Compute Engine.

Pourquoi ne puis-je pas créer une instance avec GPU ?

Si vous essayez de lancer une instance Deep Learning VM à laquelle un GPU est associé, un message d'erreur de ce type s'affiche :

You've reach your limit of x GPUs...

Vous devrez peut-être demander une augmentation de votre quota de GPU. Consultez la page Quotas pour vous assurer que vous disposez de suffisamment de GPU dans votre projet. Si les GPU ne figurent pas sur la page "Quotas" ou que vous avez besoin d'un quota de GPU supplémentaire, demandez une augmentation de quota.

Des modèles de GPU spécifiques ne sont disponibles que dans certaines zones. Pour en savoir plus, consultez le tableau des modèles de GPU.

Si l'erreur est semblable à la suivante :

The zone x does not have enough resources available to fulfill the request.

Cela signifie qu'il n'y a plus de GPU disponibles dans la zone sélectionnée. Vous devez sélectionner l'une des zones compatibles avec les accélérateurs GPU.