Créer une instance Deep Learning VM TensorFlow

Cette page explique comment créer une instance Deep Learning VM Image TensorFlow avec TensorFlow et d'autres outils pré-installés. Vous pouvez créer une instance TensorFlow depuis Cloud Marketplace dans la console Google Cloud ou à l'aide de la ligne de commande.

Avant de commencer

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

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

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• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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1. Si vous utilisez des GPU avec votre instance Deep Learning VM, consultez la page Quotas pour vous assurer que vous disposez de suffisamment de GPU dans votre projet. Si les GPU ne figurent pas sur la page "Quotas" ou si vous avez besoin d'un quota de GPU supplémentaire, demandez une augmentation de quota.

Créer une instance Deep Learning VM TensorFlow depuis Cloud Marketplace

Pour créer une instance Deep Learning VM TensorFlow depuis Cloud Marketplace, procédez comme suit :

1. Accédez à la page "Deep Learning VM" de Cloud Marketplace dans la Google Cloud console.

   Accéder à la page "Deep Learning VM" de Cloud Marketplace

2. Cliquez sur Commencer.

3. Saisissez un nom de déploiement. Ce nom correspond à la racine du nom de la VM. Compute Engine ajoute -vm à ce nom lorsque vous nommez votre instance.

4. Sélectionnez une zone.

5. Sous Type de machine, sélectionnez les spécifications de votre choix pour votre VM. En savoir plus sur les types de machines.

6. Sous GPU, sélectionnez le type de GPU et le nombre de GPU. Si vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, cliquez sur le bouton Supprimer le GPU, puis passez à l'étape 7. En savoir plus sur les GPU

   1. Choisissez un type de GPU. Certains types de GPU ne sont pas disponibles dans toutes les zones. Recherchez une combinaison acceptée.
   2. Sélectionnez le nombre de GPU. Chaque GPU est compatible avec un nombre différent de GPU. Recherchez une combinaison acceptée.

7. Sous Framework, sélectionnez l'une des versions de framework TensorFlow.

8. Si vous utilisez des GPU, vous devez disposer d'un pilote NVIDIA. Vous pouvez installer le pilote vous-même ou sélectionner l'option Install NVIDIA GPU driver automatically on first startup (Installer le pilote de GPU NVIDIA automatiquement au premier démarrage).

9. Vous pouvez sélectionner l'option Enable access to JupyterLab via URL instead of SSH (Autoriser l'accès à JupyterLab via une URL au lieu de SSH) disponible en version bêta. L'activation de cette fonctionnalité bêta vous permet d'accéder à votre instance JupyterLab à l'aide d'une URL. Toute personne disposant du rôle d'éditeur ou de propriétaire dans votre projetGoogle Cloud peut accéder à cette URL. Actuellement, cette fonctionnalité n'est disponible qu'aux États-Unis, dans l'Union européenne et en Asie.

10. Sélectionnez le type et la taille du disque de démarrage.

11. Sélectionnez les paramètres de mise en réseau de votre choix.

12. Cliquez sur Déployer.

L'installation des pilotes NVIDIA peut prendre trois à cinq minutes.

Une fois la VM déployée, la page est mise à jour avec les instructions d'accès à l'instance.

Créer une instance Deep Learning VM TensorFlow depuis la ligne de commande

Pour créer une instance de VM deep learning à l'aide de Google Cloud CLI, vous devez d'abord installer et initialiser la Google Cloud CLI comme suit :

1. Téléchargez et installez Google Cloud CLI en suivant les instructions fournies sur la page Installer Google Cloud CLI.
2. Initialisez le SDK à l'aide des instructions fournies dans Initialiser gcloud CLI.

Pour utiliser gcloud dans Cloud Shell, commencez par l'activer à l'aide des instructions fournies sur la page Démarrer Cloud Shell.

Vous pouvez créer une instance TensorFlow avec ou sans GPU.

export IMAGE_FAMILY="tf-ent-latest-cpu"
export ZONE="us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-instance"

gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
  --zone=$ZONE \
  --image-family=$IMAGE_FAMILY \
  --image-project=deeplearning-platform-release

export IMAGE_FAMILY="tf-ent-latest-gpu"
export ZONE="us-west1-b"
export INSTANCE_NAME="my-instance"

gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \
  --zone=$ZONE \
  --image-family=$IMAGE_FAMILY \
  --image-project=deeplearning-platform-release \
  --maintenance-policy=TERMINATE \