Crea una instancia de VM de aprendizaje profundo desde Cloud Marketplace

En esta página, se muestra cómo crear una instancia de Deep Learning VM Image desde Cloud Marketplace dentro de la consola de Google Cloud sin usar la línea de comandos.

Antes de comenzar

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

   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.

   Go to project selector

3. Make sure 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.

   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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5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. Elige una imagen de VM de aprendizaje profundo específica para usar. La decisión depende del marco de trabajo y del tipo de procesador que prefieras.
7. Si usas GPU con la VM de aprendizaje profundo, revisa la página de cuotas para asegurarte de tener suficientes GPU disponibles en el proyecto. Si las GPU no están enumeradas en la página de las cuotas o necesitas una cuota de GPU adicional, solicita un aumento de la cuota.

Crea una instancia

1. Ve a la página VM de aprendizaje profundo de Cloud Marketplace en la consola de Google Cloud.

   Ir a la página Deep Learning VM de Cloud Marketplace

2. Haz clic en Comenzar.

3. Ingresa el Nombre de la implementación que será la raíz del nombre de tu VM. Compute Engine agrega -vm a este nombre cuando nombras la instancia.

4. Selecciona una zona.

5. En Tipo de máquina, selecciona las especificaciones que quieres para tu VM. Obtén más información sobre los tipos de máquinas.

6. En GPU, selecciona el Tipo de GPU y la Cantidad de GPU. Si no deseas usar las GPU, haz clic en el botón Borrar GPU y avanza al paso 7. Obtén más información sobre GPU.

   1. Selecciona un Tipo de GPU. No todos los tipos de GPU están disponibles en todas las zonas. Encuentra una combinación compatible.
   2. Selecciona la Cantidad de GPU. Cada GPU admite diferentes cantidades de GPU. Encuentra una combinación compatible.

7. Selecciona un framework de aprendizaje automático.

8. Si usas GPU, se requiere un controlador NVIDIA. Puedes instalar el controlador tú mismo o seleccionar Instalar automáticamente el controlador de GPU de NVIDIA en el primer inicio.

9. Puedes seleccionar Habilitar el acceso a JupyterLab mediante una URL en lugar de SSH (Beta). Habilitar esta función Beta te permite acceder a tu instancia de JupyterLab mediante una URL. Cualquier persona que tenga la función de editor o propietario en tu proyecto de Google Cloud puede acceder a esta URL. En la actualidad, esta característica solo funciona en Estados Unidos, la Unión Europea y Asia.

10. Selecciona un tipo de disco de arranque y su tamaño.

11. Selecciona la configuración de red que desees.

12. Haga clic en Implementar.

Si eliges instalar los controladores NVIDIA, espera de 3 a 5 minutos para que se complete la instalación.

Después de implementar la VM, la página se actualiza con instrucciones para que puedas acceder a la instancia.

¿Qué sigue?

Si deseas obtener instrucciones para conectarte a la nueva instancia de VM de aprendizaje profundo a través de la consola de Google Cloud o la línea de comandos, consulta Conéctate a instancias. El nombre de la instancia es el nombre de la implementación que especificaste con -vm agregado.