Créer une instance Deep Learning VM depuis la ligne de commande

Cet article comporte des instructions concernant la création d'une instance Deep Learning VM Image depuis la ligne de commande. Vous pouvez utiliser l'outil de ligne de commande gcloud avec l'application SSH de votre choix ou dans Cloud Shell.

Avant de commencer

Pour créer une instance de VM deep learning à l'aide de Google Cloud CLI, vous devez d'abord installer et initialiser la Google Cloud CLI comme suit :

1. Téléchargez et installez Google Cloud CLI en suivant les instructions fournies sur la page Installer Google Cloud CLI.
2. Initialisez le SDK à l'aide des instructions fournies sur la page Initialiser le SDK Cloud.

Pour utiliser gcloud dans Cloud Shell, commencez par l'activer à l'aide des instructions fournies sur la page Démarrer Cloud Shell.

Ensuite, choisissez l'instance Deep Learning VM Image à utiliser. Votre choix dépend du framework et du type de processeur que vous préférez. Pour en savoir plus sur les images disponibles, consultez la page Choisir une image.

Remarque : Si vous utilisez des GPU avec votre instance Deep Learning VM, 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, vous pouvez demander une augmentation de quota. Consultez la section Demander des quotas supplémentaires de la page Quotas de ressources Compute Engine.

Créer une instance sans GPU

Pour provisionner une instance Deep Learning VM avec un processeur, mais sans GPU, procédez comme suit :

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

Options :

• --image-family doit correspondre à l'un des types d'images propres aux processeurs. Pour en savoir plus, consultez la page Choisir une image.

• --image-project doit être deeplearning-platform-release.

Créer une instance avec un ou plusieurs GPU

Compute Engine offre la possibilité d'ajouter des GPU aux instances de machines virtuelles. Les GPU permettent de traiter plus rapidement de nombreuses tâches complexes de données et de machine learning. Pour en savoir plus sur les GPU, consultez la page GPU sur Compute Engine.

Pour provisionner une instance Deep Learning VM avec un ou plusieurs GPU, procédez comme suit :

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"

Options :

• --image-family doit correspondre à l'un des types d'images propres aux GPU. Pour en savoir plus, consultez la page Choisir une image.

• --image-project doit être deeplearning-platform-release.

• --maintenance-policy doit être TERMINATE. Pour en savoir plus, consultez la page Restrictions en matière de GPU.

• --accelerator indique le type de GPU à utiliser. Il doit être spécifié au format --accelerator="type=TYPE,count=COUNT". Les valeurs acceptées pour TYPE sont les suivantes :

  • nvidia-tesla-v100 (count=1 ou 8)
  • nvidia-tesla-p100 (count=1, 2 ou 4)
  • nvidia-tesla-p4 (count=1, 2 ou 4)
  • nvidia-tesla-k80 (count=1, 2, 4 ou 8)

  Certains types de GPU ne sont pas disponibles dans toutes les régions. Pour en savoir plus, consultez la page GPU sur Compute Engine.

• L'option --metadata permet d'indiquer que le pilote NVIDIA doit être installé en votre nom. La valeur est de install-nvidia-driver=True. Si elle est spécifiée, Compute Engine charge le dernier pilote stable lors du premier démarrage et effectue les étapes nécessaires (y compris un redémarrage final pour activer le pilote).

L'installation des pilotes NVIDIA peut prendre trois à cinq minutes.

Le provisionnement complet de votre VM peut prendre jusqu'à cinq minutes. Vous ne pouvez pas vous connecter en SSH à votre machine pendant cet intervalle. Pour vérifier que le pilote a bien été installé, vous pouvez vous connecter en SSH et exécuter nvidia-smi.

Une fois que vous avez configuré votre image, vous pouvez en enregistrer un instantané afin de pouvoir démarrer des instances dérivées sans avoir à attendre que le pilote soit installé.

Créer une instance préemptive

Vous pouvez créer une instance Deep Learning VM préemptive. Une instance préemptive est une instance que vous pouvez créer et exécuter à un prix bien inférieur à celui des instances normales. Cependant, Compute Engine peut arrêter (préempter) ces instances s'il a besoin d'accéder à ces ressources pour d'autres tâches. Les instances préemptives s'arrêtent toujours au bout de 24 heures. Pour en savoir plus sur les instances préemptives, consultez la page Instances de VM préemptives.

Pour créer une instance Deep Learning VM préemptive, procédez comme suit :

• Suivez les instructions ci-dessus pour créer une instance. Ajoutez le paramètre suivant à la commande gcloud compute instances create :

    --preemptible

Étapes suivantes

Pour découvrir comment vous connecter à votre nouvelle instance Deep Learning VM via Google Cloud Console ou la ligne de commande, consultez la page Se connecter à des instances. Le nom de votre instance correspond au nom du déploiement que vous avez spécifié, auquel est ajouté -vm.