クイックスタート

始める前に

Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

プロジェクトセレクタに移動

Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認する方法を学習する。

Google Compute Engine and Cloud Source Repositories API を有効にします。
API を有効にする

Cloud SDK をインストールして初期化します。

Cloud Datalab を設定して開く手順

ローカルマシンのターミナルウィンドウで、以下を実行します。

gcloud コマンドラインツールのコンポーネントを更新します。
```
gcloud components update
```
apt または yum で gcloud コマンドラインツールをインストールした場合は、これらのパッケージマネージャーを使用してコンポーネントを更新します。
```
sudo apt update && sudo apt upgrade google-cloud-sdk
```
```
sudo yum upgrade google-cloud-sdk
```
gcloud コマンドラインツールの datalab コンポーネントをインストールします。
```
gcloud components install datalab
```
apt または yum で gcloud コマンドラインツールをインストールした場合は、これらのパッケージマネージャーを使用してコンポーネントを更新します。
```
sudo apt update && sudo apt install google-cloud-sdk-datalab
```
```
sudo yum install google-cloud-sdk-datalab
```
Cloud Datalab インスタンスを作成します。インスタンスの名前は、先頭を小文字にし、その後に 62 文字以下の小文字、数字、ハイフンを続けます。末尾をハイフンにすることはできません。
```
datalab create datalab-instance-name
```
コマンドがエラーを返す場合は、datalab create --verbosity=debug datalab-instance-name のようにデバッグフラグを指定してコマンドを再実行し、問題の診断に役立てます。
GPU が含まれる Cloud Datalab インスタンスを作成するには: K80 GPU（GPU の料金を参照）が 1 つ含まれる Cloud Datalab VM を作成するには、次の beta コマンドを使用します。
```
datalab beta create-gpu datalab-instance-name
```
複数の K80 GPU を指定するには、--accelerator-count number フラグを使用します。詳細については、以下を実行してください。
```
datalab beta create-gpu --help
```
ブラウザに Cloud Datalab のホームページが開きます。
```
http://localhost:8081
```

datalab コマンドがアクティブな間は Datalab インスタンスへの接続が開いたままです。ターミナルコマンドウィンドウが閉じたり中断されたりすると、接続は終了し、その場合は次のコマンドを実行して接続を再確立する必要があります。

 datalab connect instance-name

クリーンアップ

このクイックスタートで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順を行います。

Cloud Datalab VM インスタンスの作成時から削除時まで料金が発生します（Cloud Datalab の料金を参照）。また、ノートブックが保存されている永続ディスクの料金も請求されます。永続ディスクは、VM を削除した後もその永続ディスクを削除するまで維持されます。次のコマンドを実行すると、VM インスタンスとその永続ディスクの両方が削除されます。
```
datalab delete --delete-disk instance-name
```
その他のクリーンアップタスク。datalab create コマンドを実行すると追加のリソースが作成され、作成した他の Cloud Datalab インスタンスによって再利用されます。追加の Cloud Datalab インスタンスを必要としない場合は、次のコマンドを実行して、以下に示す追加のリソースを削除できます。
- Cloud Datalab インスタンスへの SSH 接続を可能にする datalab-network-allow-ssh ファイアウォールルールを削除します。
```
gcloud compute firewall-rules delete datalab-network-allow-ssh
```
- Datalab インスタンスがデフォルトで接続される datalab-network Virtual Private Cloud（VPC）ネットワークを削除します。
```
gcloud compute networks delete datalab-network
```
  - ノートブックを保存するために設定されている datalab-notebooks の Cloud Source Repository を削除します（リポジトリを削除する前にノートブックをバックアップする場合は、ノートブックの操作をご覧ください）。
```
gcloud source repos delete datalab-notebooks
```

次のステップ

/datalab/docs/intro Cloud Datalab ノートブックフォルダを参照して、Cloud Datalab の機能をよく理解してください。Google Cloud Platform サービスの使用方法や一般的なデータ分析タスクの実行方法について、チュートリアルやサンプルがあります。
Cloud Platform Console のログビューアで datalab サーバー VM ログを表示できます。
Cloud Datalab 入門ガイドをお読みください。
datalab コマンドラインツールで使用できるオプションの詳細を確認するには、datalab --help を実行します。
チーム環境で Datalab を使用する方法について学習します。