Fehlerbehebung

Auf dieser Seite werden Probleme beschrieben, die beim Erstellen von Deep Learning VM Images-Instanzen auftreten können. Außerdem wird erläutert, wie diese Probleme behoben werden können.

Kontingent überschritten

Symptom: - Quota 'NVIDIA_P4_GPUS' exceeded. Limit: 0.0 in region us-east1.

Problem: Ihr Kontingent ist nicht ausreichend.

Lösung: Für die Erstellung von Instanzen mit GPUs benötigen Sie ein GPU-Kontingent. Prüfen Sie auf der Seite Kontingente, ob in Ihrem Projekt ausreichend GPUs zur Verfügung stehen. Wenn auf der Seite "Kontingente" keine GPUs aufgeführt sind oder Sie zusätzliche GPU-Kontingente benötigen, können Sie eine Erhöhung des Kontingents beantragen. Wenn Ihr Projekt einen bestehenden Abrechnungsverlauf hat, erhält es nach Ihrer Anfrage automatisch Kontingente. Kostenlose Testkonten erhalten standardmäßig kein GPU-Kontingent.

Bedenken Sie, dass Kontingente für GPUs auf Abruf und für normale GPUs separat beantragt werden müssen. Ein Kontingent für GPUs auf Abruf kann nicht für normale GPUs genutzt werden. Außerdem gelten Kontingente für die jeweilige Region. Erstellen Sie daher die Instanz unbedingt in der Region, für die Sie Kontingente haben.

Ressource ist nicht vorhanden.

Symptom: - The resource 'projects/deeplearning-platform/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-p4' was not found

Problem: Sie versuchen, eine Instanz mit einer oder mehreren GPUs in einer Region, in der keine GPUs verfügbar sind (z. B. eine Instanz mit einer P4-GPU in europe-west4-c.

Lösung: Unter GPUs in Compute Engine können Sie ermitteln, in welcher Region die erforderliche GPU verfügbar ist.

Instanzen auf Abruf

Symptom: Ich kann keine Instanz auf Abruf über die UI erstellen, obwohl ich Kontingente habe.

Lösung: Derzeit können in Google Cloud Marketplace keine Instanzen auf Abruf erstellt werden. Sie müssen die Befehlszeile verwenden. Achten Sie darauf, beim Einrichten der neuen Instanz --preemptible hinzuzufügen.

SSH-Portweiterleitung kann nicht verwendet werden, um eine Verbindung zu JupyterLab herzustellen

Symptom: Wenn Sie die SSH-Portweiterleitung verwenden eine Verbindung zu JupyterLab herstellen, können Sie keine Verbindung zur Instanz herstellen.

Problem: Sie versuchen, eine Verbindung zum falschen TCP-Socket herzustellen.

Lösung:

  • Auf einigen Linux-Clients wird der Localhost in die IPv6-Loopback-Adresse (::1) aufgelöst. Prüfen Sie dies mit ping -c 1 localhost. Wenn dieser Befehl die IPv6-Adresse, verwenden Sie -L 8080:127.0.0.1:8080 (anstelle von -L 8080:localhost:8080) im Feld gcloud compute ssh-Befehl.

  • Verbinden Sie sich auf Ihrem lokalen Client mit http://localhost:8080 (anstelle von https://localhost:8080).

Community-Support

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