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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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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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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1. 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。
2. 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に -vm を付加したものになります。