Cloud Marketplace から Deep Learning VM インスタンスを作成する

このページでは、コマンドラインを使用せずに、Google Cloud コンソール内で Cloud Marketplace から Deep Learning VM Images インスタンスを作成する方法について説明します。

始める前に

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

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

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

  6. 使用する Deep Learning VM Image を選択します。選択するイメージは、必要なフレームワークとプロセッサの種類によって異なります。
  7. Deep Learning VM で GPU を使用する場合は、割り当てページでプロジェクトで十分な GPU を使用できることを確認してください。GPU が割り当てページのリストにない場合や、さらに GPU 割り当てが必要な場合には、割り当て量の増加をリクエストしてください。

インスタンスの作成

  1. Google Cloud コンソールの Deep Learning VM Cloud Marketplace ページに移動します。

    Deep Learning VM Cloud Marketplace ページに移動

  2. [Get started] をクリックします。

  3. デプロイ名を入力します。これは、VM 名のルートとして使用されます。Compute Engine は、この名前に -vm を追加してインスタンス名を設定します。

  4. ゾーンを選択

  5. [マシンタイプ] で、VM に必要な仕様を選択します。マシンタイプの詳細。

  6. [GPU] で、[GPU のタイプ] と [GPU の数] を選択します。GPU を使用しない場合は、[GPU を削除] ボタンをクリックして、ステップ 7 に進みます。GPU の詳細をご覧ください

    1. GPU のタイプを選択します。すべての GPU タイプがすべてのゾーンで利用できるわけではありません。サポートされている組み合わせを探します。
    2. [GPU の数] を選択します。選択できる GPU の数は GPU によって異なります。サポートされている組み合わせを探します。
  7. 機械学習の [フレームワーク] を選択します。

  8. GPU を使用している場合は、NVIDIA ドライバが必要です。 ドライバは手動でもインストールできますが、[NVIDIA GPU ドライバを自動的にインストールする] を選択することもできます。

  9. [SSH ではなく URL を介して JupyterLab にアクセスする(ベータ版)] を選択することもできます。このベータ機能を有効にすると、URL を使用して JupyterLab インスタンスにアクセスできます。Google Cloud プロジェクトで編集者またはオーナーのロールを持っているユーザーは誰でもこの URL にアクセスできます。現在、この機能は米国、EU、アジアでのみ機能します。

  10. ブートディスクの種類とブートディスクのサイズを選択します。

  11. 必要なネットワーク設定を選択します。

  12. [デプロイ] をクリックします。

NVIDIA ドライバのインストールを選択した場合、インストールが完了するまでに 3 ~ 5 分かかります。

VM がデプロイされると、ページが更新され、インスタンスにアクセスする手順が表示されます。

次のステップ

インスタンスへの接続を参照して、新しい Deep Learning VM インスタンスに Google Cloud コンソールまたはコマンドラインから接続する方法を確認する。インスタンス名は、指定したデプロイ名-vm を付加したものになります。