设置您的环境

在启动 Vertex AI 神经架构搜索实验之前，请按照以下部分设置环境。

准备工作

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Update and install gcloud components:

gcloud components update
gcloud components install beta

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gcloud init

Update and install gcloud components:

gcloud components update
gcloud components install beta

如需向所有神经架构搜索用户授予 Vertex AI User 角色 (roles/aiplatform.user)，请与您的项目管理员联系。

安装 Docker。

如果您使用的是基于 Linux 的操作系统（例如 Ubuntu 或 Debian），请将您的用户名添加到 docker 群组，这样您就可以在不使用 sudo 的情况下运行 Docker：
```
sudo usermod -a -G docker ${USER}
```
注意：docker 群组相当于 root 用户。如需了解这会如何影响系统的安全性，请参阅 Docker 文档。

在将您自己添加到 docker 群组之后，您可能需要重启系统。
打开 Docker。要确保 Docker 正在运行，请运行以下 Docker 命令以返回当前时间和日期：
```
docker run busybox date
```
使用 gcloud 作为 Docker 的凭据帮助程序：
```
gcloud auth configure-docker
```
（可选）如果要在本地使用 GPU 运行容器，请安装 nvidia-docker。

设置 Cloud Storage 存储桶

本部分演示如何创建新存储桶。您可以使用现有存储桶，但它所在区域必须与您正在运行 AI Platform 作业的区域相同。此外，如果该存储桶不在您用于运行神经架构搜索的项目中，则您必须明确授予对神经架构搜索服务账号的访问权限。

为新存储分区指定名称。该名称在 Cloud Storage 的所有存储桶中必须是唯一的。
```
BUCKET_NAME="YOUR_BUCKET_NAME"
```
例如，使用附加了 -vertexai-nas 的项目名称：
```
PROJECT_ID="YOUR_PROJECT_ID"
BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-vertexai-nas
```
检查您创建的存储桶名称。
```
echo $BUCKET_NAME
```
为您的存储分区选择一个区域，并设置 REGION 环境变量。

使用您计划在其中运行神经架构搜索作业的区域。

例如，以下代码会创建 REGION 并将其设置为 us-central1：
```
REGION=us-central1
```

创建新的存储桶：

gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME --location=$REGION

为项目申请额外的设备配额

教程使用大约五台 CPU 机器，不需要任何额外的配额。运行教程后，请运行您的神经架构搜索作业。

神经架构搜索作业会并行训练一批模型。每个经过训练的模型对应一个试验。参阅设置 number-of-parallel-trials 部分，估算搜索作业需要的 CPU 和 GPU 数量。例如，如果每个试验使用 2 个 T4 GPU 并且您将 number-of-parallel-trials 设置为 20，则一个搜索作业需要的总配额为 40 个 T4 GPU。此外，如果每个试验都使用 highmem-16 CPU，则每个试验需要 16 个 CPU 单元，20 个并行试验需要 320 个 CPU 单元。但是，我们至少需要 10 个并行试验配额（或 20 个 GPU 配额）。GPU 的默认初始配额因区域和 GPU 类型而异，Tesla_T4 通常为 0、6 或 12，Tesla_V100 通常为 0 或 6。CPU 的默认初始配额因区域而异，通常为 20、450 或 2,200。

可选：如果您计划并行运行多个搜索作业，请提高配额要求。申请配额后您无需立即付费，在运行作业后才需要付费。

如果您没有足够的配额，并尝试启动需要超出配额的资源的作业，则作业不会启动，并显示如下所示的错误：

Exception: Starting job failed: {'code': 429, 'message': 'The following quota metrics exceed quota limits: aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_cpus,aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_nvidia_v100_gpus,aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_pd_ssd', 'status': 'RESOURCE_EXHAUSTED', 'details': [{'@type': 'type.googleapis.com/google.rpc.DebugInfo', 'detail': '[ORIGINAL ERROR] generic::resource_exhausted: com.google.cloud.ai.platform.common.errors.AiPlatformException: code=RESOURCE_EXHAUSTED, message=The following quota metrics exceed quota limits: aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_cpus,aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_nvidia_v100_gpus,aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_pd_ssd, cause=null [google.rpc.error_details_ext] { code: 8 message: "The following quota metrics exceed quota limits: aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_cpus,aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_nvidia_v100_gpus,aiplatform.googleapis.com/custom_model_training_pd_ssd" }'}]}

在某些情况下，如果同一项目的多个作业同时启动，并且配额不足以支持所有作业，则其中一个作业将保持排队状态，不会开始训练。在这种情况下，请取消排队的作业，然后申请更多配额或等待上一个作业完成。

您可以从配额页面申请额外的设备配额。您可以应用过滤条件来查找需要修改的配额：

对于服务，请选择 Vertex AI API。
对于区域，请选择要过滤的区域。
对于配额，请选择前缀为自定义模型训练的加速器名称。
- 对于 V100 GPU，该值为每个区域的自定义模型训练 Nvidia V100 GPU。
- 对于 CPU，该值可以为每个区域的 N1/E2 机器类型的自定义模型训练 CPU。CPU 的数量表示 CPU 单位。如果您需要 8 个 highmem-16 CPU，则申请 8 * 16 = 128 个 CPU 单元的配额。此外，输入所需的区域值。

创建配额申请后，您会收到一个 Case number 和关于请求状态的后续电子邮件。GPU 配额审批可能需要大约两到五个工作日。通常，20-30 个 GPU 的配额申请会较快获批，大约需要两到三天，100 个 GPU 的配额申请则可能需要五个工作日。CPU 配额审批最多需要两个工作日。但是，如果某个区域的某个 GPU 类型严重短缺，那么即使申请的配额较小，也无法保证获批。在这种情况下，可能会要求您选择其他区域或 GPU 类型。一般而言，T4 GPU 比 V100 更容易获得。T4 GPU 更耗时，但也更经济实惠。

如需了解详情，请参阅申请更高配额限制。

为您的项目设置工件注册表

您必须为推送 Docker 映像的项目和区域设置工件注册表。

转到项目的工件注册表页面。如果尚未启用工件注册表 API，请先为项目启用：

启用后，点击创建代码库以开始创建新的代码库：

选择名称作为 nas，选择格式作为 Docker，然后选择位置类型作为区域。对于区域，选择运行作业的位置，然后点击创建。

这应该会创建您所需的 Docker 代码库，如下所示：

您还需要设置身份验证以将 docker 推送到此代码库。下面的本地环境设置部分包含此步骤。

设置本地环境

您可以在本地环境中使用 Bash shell 运行这些步骤，也可以在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本实例中运行这些步骤。

设置基本环境变量：

gcloud config set project PROJECT_ID
gcloud auth login
gcloud auth application-default login

为工件注册表设置 docker 身份验证：

# example: REGION=europe-west4
gcloud auth configure-docker REGION-docker.pkg.dev

（可选）配置 Python 3 虚拟环境。建议使用 Python 3，但这不是必需的：

sudo apt install python3-pip && \
pip3 install virtualenv && \
python3 -m venv --system-site-packages ~/./nas_venv && \
source ~/./nas_venv/bin/activate

安装其他库：

pip install google-cloud-storage==2.6.0
pip install pyglove==0.1.0

设置服务账号

在运行 NAS 作业之前，需要设置服务账号。您可以在本地环境中使用 Bash shell 运行这些步骤，也可以在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本实例中运行这些步骤。

创建服务账号：

gcloud iam service-accounts create NAME \
    --description=DESCRIPTION \
    --display-name=DISPLAY_NAME

将 aiplatform.user 和 storage.objectAdmin 角色授予服务账号：

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/aiplatform.user
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --role=roles/storage.objectAdmin

例如，以下命令在项目 my-nas-project 中创建名为 my-nas-sa 的服务账号，它具有 aiplatform.user 和 storage.objectAdmin 角色：

  gcloud iam service-accounts create my-nas-sa \
      --description="Service account for NAS" \
      --display-name="NAS service account"
  gcloud projects add-iam-policy-binding my-nas-project \
      --member=serviceAccount:my-nas-sa@my-nas-project.iam.gserviceaccount.com \
      --role=roles/aiplatform.user
  gcloud projects add-iam-policy-binding my-nas-project \
      --member=serviceAccount:my-nas-sa@my-nas-project.iam.gserviceaccount.com \
      --role=roles/storage.objectAdmin

下载代码

如需启动神经架构搜索实验，您需要下载示例 Python 代码，其中包含预构建的训练程序、搜索空间定义和关联的客户端库。

运行以下步骤以下载源代码。

打开新的 Shell 终端。

运行 Git 克隆命令：

git clone https://github.com/google/vertex-ai-nas.git