En esta página se describen los problemas que pueden surgir al crear instancias de imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo y se explica cómo solucionarlos.
Se ha superado la cuota
Síntoma: - Quota 'NVIDIA_P4_GPUS' exceeded. Limit: 0.0 in region
us-east1.
Problema: no tienes suficiente cuota.
Solución: Debes tener una cuota de GPU para poder crear instancias con GPUs. En la página de cuotas puedes comprobar si hay suficientes GPUs disponibles en un proyecto. Si las GPUs no aparecen en la página de cuotas o necesitas más cuota de GPU, solicita un aumento de cuota. Si tu proyecto tiene un historial de facturación establecido, recibirá la cuota automáticamente después de enviar la solicitud. De forma predeterminada, las cuentas de prueba gratuitas no tienen asignada una cuota de GPU.
Ten en cuenta que las GPUs interrumpibles y las normales requieren solicitudes de cuota independientes. No puedes usar la cuota de GPU interrumpibles para las GPU normales. Además, la cuota es por región, así que asegúrate de crear la instancia en la región en la que tengas cuota.
Recurso no encontrado
Síntoma: - The resource 'projects/deeplearning-platform/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-p4'
was not found
Problema: estás intentando crear una instancia con una o varias GPUs en una región en la que no hay GPUs disponibles (por ejemplo, una instancia con una GPU P4 en europe-west4-c).
Solución: Para determinar qué región tiene la GPU necesaria, consulta el artículo sobre GPUs en Compute Engine.
Instancias interrumpibles
Síntoma: No puedo crear una instancia de VM preemptible desde la interfaz de usuario, aunque tenga cuota.
Solución: Por el momento, no se pueden crear instancias de VM preempresa desde Google Cloud Marketplace. Debes usar la CLI. No olvides añadir --preemptible
al configurar tu nueva instancia.
No se puede usar el reenvío de puertos SSH para conectarse a JupyterLab
Síntoma: Cuando usas el reenvío de puertos SSH para conectarte a JupyterLab, no puedes conectarte a la instancia.
Problema: estás intentando conectarte al socket TCP incorrecto.
Solución:
En algunos clientes Linux, localhost se resuelve en la dirección de bucle de retorno IPv6 (
::1). Para comprobarlo, usaping -c 1 localhost. Si este comando devuelve la dirección IPv6, usa-L 8080:127.0.0.1:8080(en lugar de-L 8080:localhost:8080) en el comandogcloud compute ssh.Asegúrate de conectarte a
http://localhost:8080(en lugar dehttps://localhost:8080) en tu cliente local.
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