从 Cloud Marketplace 创建 Deep Learning VM 实例

本页面介绍如何在 Google Cloud Console 内通过 Cloud Marketplace 创建 Deep Learning VM Image 实例，而不使用命令行。

准备工作

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

    Go to project selector

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

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

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

  6. 选择要使用的特定 Deep Learning VM 映像。您的选择取决于您的首选框架和处理器类型。
  7. 如果您要将 GPU 与 Deep Learning VM 搭配使用，请查看配额页面，确保您的项目中具有充足的 GPU。如果配额页面上未列出 GPU，或者您需要额外的 GPU 配额，请申请增加配额。

创建实例

  1. 转到 Google Cloud 控制台中的 Deep Learning VM Cloud Marketplace 页面。

    转到 Deep Learning VM Cloud Marketplace 页面

  2. 点击开始使用。

  3. 输入部署名称，该名称将作为虚拟机名称的基本组成部分。 为实例命名时，Compute Engine 会将 -vm 添加到此名称。

  4. 选择一个可用区。

  5. 在机器类型下，为虚拟机选择所需的规范。详细了解机器类型。

  6. 在 GPU 下，选择 GPU 类型和 GPU 数量。如果您不想使用 GPU，请点击删除 GPU 按钮并跳到第 7 步。详细了解 GPU。

    1. 选择 GPU 类型。并非所有可用区都支持所有 GPU 类型。查找受支持的组合。
    2. 选择 GPU 数量。每个 GPU 支持的 GPU 数量有所不同。查找受支持的组合。

  7. 选择机器学习框架。

  8. 如果您使用 GPU，则需要 NVIDIA 驱动程序。您可以自行安装该驱动程序，也可以选择首次启动时自动安装 NVIDIA GPU 驱动程序 (Install NVIDIA GPU driver automatically on first startup)。

  9. 您可以选择 Enable access to JupyterLab via URL instead of SSH (Beta)。通过启用此 Beta 版功能，您可以使用网址访问 JupyterLab 实例。在您的 Google Cloud 项目中，任何拥有 Editor 或 Owner 角色的人都可以访问此网址。目前，此功能仅适用于美国、欧盟和亚洲。

  10. 选择启动磁盘类型和启动磁盘大小。

  11. 选择所需的网络设置。

  12. 点击部署。

如果您选择安装 NVIDIA 驱动程序，则需要 3-5 分钟才能完成安装。

部署虚拟机后页面会更新，并提供有关访问实例的说明。

后续步骤

如需了解如何通过 Google Cloud 控制台或命令行连接到新的 Deep Learning VM 实例，请参阅连接到实例。实例名称就是在您指定的部署名称后方加上 -vm。