Créer une instance Deep Learning VM depuis Cloud Marketplace

Cette page explique comment créer une instance Deep Learning VM Image depuis Cloud Marketplace dans Google Cloud Console, sans avoir à utiliser la ligne de commande.

Avant de commencer

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. Choisissez une instance Deep Learning VM Image à utiliser. Votre choix dépend du framework et du type de processeur que vous préférez.
7. Si vous utilisez des GPU avec votre instance Deep Learning VM, consultez la page Quotas pour vous assurer que vous disposez de suffisamment de GPU dans votre projet. Si les GPU ne figurent pas sur la page "Quotas" ou si vous avez besoin d'un quota de GPU supplémentaire, demandez une augmentation de quota.

Créer une instance

1. Accédez à la page "Deep Learning VM" de Cloud Marketplace dans Google Cloud Console.

   Accéder à la page Deep Learning VM de Cloud Marketplace

2. Cliquez sur Get started (Commencer).

3. Saisissez un nom de déploiement. Ce nom correspond à la racine du nom de la VM. Compute Engine ajoute -vm à ce nom lorsque vous nommez votre instance.

4. Sélectionnez une zone.

5. Sous Type de machine, sélectionnez les spécifications de votre choix pour votre VM. En savoir plus sur les types de machines.

6. Sous GPU, sélectionnez le type de GPU et le nombre de GPU. Si vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, cliquez sur le bouton Supprimer le GPU, puis passez à l'étape 7. En savoir plus sur les GPU

   1. Choisissez un type de GPU. Certains types de GPU ne sont pas disponibles dans toutes les zones. Recherchez une combinaison acceptée.
   2. Sélectionnez le nombre de GPU. Chaque GPU est compatible avec un nombre différent de GPU. Recherchez une combinaison acceptée.

7. Sélectionnez un framework de machine learning.

8. Si vous utilisez des GPU, vous devez disposer d'un pilote NVIDIA. Vous pouvez installer le pilote vous-même ou sélectionner l'option Install NVIDIA GPU driver automatically on first startup (Installer le pilote de GPU NVIDIA automatiquement au premier démarrage).

9. Vous pouvez sélectionner l'option Enable access to JupyterLab via URL instead of SSH (Autoriser l'accès à JupyterLab via une URL au lieu de SSH) disponible en version bêta. L'activation de cette fonctionnalité bêta vous permet d'accéder à votre instance JupyterLab à l'aide d'une URL. Toute personne disposant du rôle d'éditeur ou de propriétaire dans votre projet Google Cloud peut accéder à cette URL. Actuellement, cette fonctionnalité n'est disponible qu'aux États-Unis, dans l'Union européenne et en Asie.

10. Sélectionnez le type et la taille du disque de démarrage.

11. Sélectionnez les paramètres de mise en réseau de votre choix.

12. Cliquez sur Déployer.

L'installation des pilotes NVIDIA peut prendre trois à cinq minutes.

Une fois la VM déployée, la page est mise à jour avec les instructions d'accès à l'instance.

Étape suivante

Pour découvrir comment vous connecter à votre nouvelle instance Deep Learning VM via Google Cloud Console ou la ligne de commande, consultez la page Se connecter à des instances. Le nom de votre instance correspond au nom du déploiement que vous avez spécifié, auquel est ajouté -vm.