Pemecahan masalah

Halaman ini menjelaskan masalah yang dapat muncul saat membuat instance Deep Learning VM Image, dan memberi tahu Anda cara mengatasi masalah tersebut.

Kuota melampaui batas

Gejala: - Quota 'NVIDIA_K80_GPUS' exceeded. Limit: 0.0 in region us-east1.

Masalah: Anda tidak memiliki cukup kuota.

Solusi: Anda harus memiliki kuota GPU sebelum dapat membuat instance dengan GPU. Periksa halaman kuota untuk memastikan Anda memiliki cukup GPU yang tersedia dalam project. Jika GPU tidak tercantum di halaman kuota atau Anda memerlukan kuota GPU tambahan, minta peningkatan kuota. Jika project Anda memiliki histori penagihan yang ditetapkan, project tersebut akan otomatis menerima kuota setelah Anda mengirimkan permintaan. Akun Uji Coba Gratis tidak menerima kuota GPU secara default.

Perhatikan bahwa GPU yang dapat dihentikan dan GPU normal memerlukan permintaan kuota terpisah. Anda tidak dapat menggunakan kuota preemptible GPU untuk GPU normal. Selain itu, kuota berlaku per region, jadi pastikan Anda membuat instance di region tempat Anda memiliki kuota.

Resource tidak ditemukan

Gejala: - The resource 'projects/deeplearning-platform/zones/europe-west4-c/acceleratorTypes/nvidia-tesla-k80' was not found

Masalah: Anda mencoba membuat instance dengan satu atau beberapa GPU di region tempat GPU tidak tersedia (misalnya, instance dengan GPU K80 di europe-west4-c).

Solusi: Untuk mengetahui region mana yang memiliki GPU yang diperlukan, lihat GPU di Compute Engine.

Preemptible instance

Gejala: Saya tidak dapat membuat preemptible instance dari UI, meskipun telah memiliki kuota.

Solusi: Saat ini, preemptible instance tidak dapat dibuat dari Google Cloud Marketplace. Anda harus menggunakan CLI. Pastikan untuk menambahkan --preemptible saat menyiapkan instance baru Anda.

Tidak dapat menggunakan penerusan port SSH untuk terhubung ke JupyterLab

Gejala: Saat menggunakan penerusan port SSH untuk terhubung ke JupyterLab, Anda tidak dapat terhubung ke instance.

Masalah: Anda mencoba menyambungkan ke soket TCP yang salah.

Solusi:

  • Pada beberapa klien Linux, localhost me-resolve ke alamat loopback IPv6 (::1). Periksa hal ini dengan menggunakan ping -c 1 localhost. Jika perintah ini menampilkan alamat IPv6, gunakan -L 8080:127.0.0.1:8080 (bukan -L 8080:localhost:8080) dalam perintah gcloud compute ssh.

  • Pastikan Anda terhubung ke http://localhost:8080 (bukan https://localhost:8080) di klien lokal Anda.

Dukungan komunitas

Ajukan pertanyaan tentang Deep Learning VM di Stack Overflow atau bergabunglah dengan grup Google google-dl-platform untuk membahas Deep Learning VM.

Pelajari lebih lanjut cara mendapatkan dukungan dari komunitas.