이 페이지에서는 명령줄을 사용하지 않고 Google Cloud Console의 Cloud Marketplace에서 Deep Learning VM Image 인스턴스를 만드는 방법을 보여줍니다.
시작하기 전에
- Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
- 사용할 Deep Learning VM을 선택하세요. 이때 선호하는 프레임워크와 프로세서 유형에 맞게 선택해야 합니다.
- Deep Learning VM에 GPU를 사용하는 경우 할당량 페이지에서 프로젝트에 사용 가능한 GPU가 충분히 있는지 확인하세요. GPU가 할당량 페이지에 나와 있지 않거나 추가 GPU 할당량이 필요한 경우 할당량 상향 조정을 요청하세요.
인스턴스 생성
Google Cloud Console에서 Deep Learning VM Cloud Marketplace 페이지로 이동합니다.
시작하기를 클릭합니다.
VM 이름의 루트가 될 배포 이름을 입력합니다. Compute Engine은 인스턴스 이름을 지정할 때 이 이름 끝에
-vm을 추가합니다.영역을 선택합니다.
머신 유형에서 VM에 사용할 사양을 선택합니다. 머신 유형 자세히 알아보기
GPU에서 GPU 유형 및 GPU 수를 선택합니다. GPU를 사용하지 않으려면 GPU 삭제 버튼을 클릭하고 7단계로 건너뜁니다. GPU 자세히 알아보기
- GPU 유형을 선택합니다. 영역에 따라 일부 GPU 유형이 지원되지 않을 수 있습니다. 지원되는 조합 찾기
- GPU 수를 선택합니다. 각 GPU는 서로 다른 수의 GPU를 지원합니다. 지원되는 조합 찾기
머신러닝 프레임워크를 선택합니다.
GPU를 사용하는 경우 NVIDIA 드라이버가 필요합니다. 드라이버는 직접 설치하거나 처음 시작 시 NVIDIA GPU 드라이버가 자동으로 설치되도록 선택할 수 있습니다.
SSH 대신 URL을 통해 JupyterLab에 액세스 사용 설정(베타)을 선택할 수 있습니다. 이 베타 기능을 사용 설정하면 URL을 사용하여 JupyterLab 인스턴스에 액세스할 수 있습니다. Google Cloud 프로젝트의 편집자 또는 소유자 역할이 있는 사용자 누구나 이 URL에 액세스할 수 있습니다. 현재 이 기능은 미국, 유럽연합, 아시아에서만 작동합니다.
부팅 디스크 유형과 부팅 디스크 크기를 선택합니다.
원하는 네트워크 설정을 선택합니다.
배포를 클릭합니다.
NVIDIA 드라이버 설치를 선택한 경우 설치가 완료될 때까지 3~5분 정도 기다려 주세요.
VM 배포가 완료되면 페이지는 인스턴스 액세스에 관한 안내가 업데이트됩니다.
다음 단계
Google Cloud Console 또는 명령줄을 통해 새 딥 러닝 VM 인스턴스에 연결하는 방법은 인스턴스에 연결을 참조하세요. 인스턴스 이름은 지정된 배포 이름 뒤에 -vm이 붙습니다.