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. 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. Scegli un'immagine VM per il deep learning specifica da utilizzare. La scelta dipende il framework e il tipo di processore preferiti.
7. Se utilizzi GPU con la VM per il deep learning, consulta la pagina Quote per assicurarti di disporre di un numero sufficiente di GPU nel progetto. Se le GPU non sono elencate nella pagina Quote o se hai bisogno di una quota GPU aggiuntiva, richiedi un aumento della quota.

Creazione di un'istanza

1. Vai alla pagina Cloud Marketplace VM per il deep learning nella console Google Cloud.

   Vai alla pagina Cloud Marketplace di 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 assegni un nome all'istanza.

4. Seleziona una Zona.

5. In Tipo di macchina, seleziona le specifiche che per la tua VM. Scopri di più sui tipi di macchine.

6. In GPU, seleziona il tipo di GPU e il numero di GPU. Se non vuoi utilizzare le 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 necessario un driver NVIDIA. Puoi installare il driver personalmente o selezionare Installa automaticamente il driver GPU NVIDIA al primo avvio.

9. Hai la possibilità di selezionare Attiva 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 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 relative dimensioni.

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 su come connetterti alla nuova istanza VM per il deep learning tramite la console Google Cloud o la riga di comando, consulta Connessione alle istanze. Nome istanza è il Nome deployment specificato, aggiungendo -vm.