crea un'istanza VM di deep learning da Cloud Marketplace

Questa pagina mostra come creare un'istanza Deep Learning VM Images da Cloud Marketplace all'interno nella console Google Cloud senza utilizzare la riga di comando.

Prima di iniziare

1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

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. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

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. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

6. Scegli una Deep Learning VM specifica immagine da utilizzare. La scelta dipende il framework e il tipo di processore preferiti.
7. Se utilizzi GPU con la tua Deep Learning VM, controlla della pagina delle quote per assicurarti di avere di GPU disponibili nel tuo progetto. Se nelle quote non sono elencate le GPU o hai bisogno di una quota GPU aggiuntiva, richiedi un aumento della quota.

Creazione di un'istanza

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

   Vai alla pagina di Cloud Marketplace per Deep Learning VM

2. Fai clic su Inizia.

3. Inserisci un Nome deployment, che sarà la radice del nome della VM. Compute Engine aggiunge -vm a questo nome quando denomina l'istanza.

4. Seleziona una Zona.

5. In Tipo di macchina, seleziona le specifiche che 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 usare 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. Seleziona un framework di machine learning.

8. Se utilizzi GPU, è richiesto un driver NVIDIA. Puoi installare il driver o seleziona Installa automaticamente il driver GPU NVIDIA alla prima avvio.

9. Puoi selezionare Abilita l'accesso a JupyterLab tramite URL anziché SSH (beta). L'attivazione di questa funzione beta ti consente accedi a JupyterLab utilizzando un URL. Chiunque abbia il ruolo di Editor o Proprietario nel tuo Il progetto Google Cloud può accedere a questo URL. Al momento, questa funzione è disponibile solo in Stati Uniti, Unione Europea e 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 l'installazione per completare l'operazione.

Dopo il deployment della VM, la pagina viene aggiornata con le istruzioni per che accede all'istanza.

Passaggi successivi

Per istruzioni sulla connessione alla tua nuova istanza Deep Learning VM dalla console Google Cloud o dalla riga di comando, leggi l'articolo Connessione a Istanze. Nome istanza è il Nome deployment specificato, aggiungendo -vm.