როგორ შეგიძლიათ დაარედაქტიროთ VM-ის აპარატურის კონფიგურაცია?
ვირტუალური მანქანის (VM) აპარატურის კონფიგურაციის რედაქტირებისთვის ხელოვნური ინტელექტის (AI) კონტექსტში Google Cloud Machine Learning (ML) და Deep Learning VM Images-ის გამოყენებით, გასათვალისწინებელია რამდენიმე ნაბიჯი და მოსაზრება. ამ ნაბიჯების მიყოლებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ მოახდინონ თავიანთი ვირტუალური მანქანების აპარატურის კონფიგურაციის მორგება, რათა მოერგოს მათ სპეციფიკურ AI სამუშაო დატვირთვის მოთხოვნებს.
1. შედით Google Cloud Console-ზე: პირველ რიგში, გადადით Google Cloud Console-ზე (console.cloud.google.com) და შედით თქვენი Google Cloud ანგარიშის ავტორიზაციის მონაცემებით.
2. აირჩიეთ პროექტი და გადადით Compute Engine-ზე: შესვლის შემდეგ აირჩიეთ შესაბამისი პროექტი პროექტის ჩამოსაშლელი მენიუდან. შემდეგ, გადადით გამოთვლითი ძრავის განყოფილებაში მარცხენა მენიუში "გამოთვლითი ძრავის" ოფციაზე დაწკაპუნებით.
3. იპოვნეთ VM ინსტანცია: განყოფილებაში Compute Engine, იპოვნეთ VM ინსტანცია, რომლისთვისაც გსურთ ტექნიკის კონფიგურაციის რედაქტირება. ეს შეიძლება გაკეთდეს ინსტანციების სიის გადახვევით ან საძიებო ზოლის გამოყენებით, რომ იპოვოთ კონკრეტული VM.
4. VM-ის გაჩერება: ტექნიკის კონფიგურაციის რედაქტირებამდე აუცილებელია VM ინსტანციის შეჩერება. ამისათვის აირჩიეთ VM ინსტანცია და დააჭირეთ ღილაკს "Stop", რომელიც მდებარეობს გვერდის ზედა ნაწილში. გაგრძელებამდე დაელოდეთ VM-ს მთლიანად გაჩერებას.
5. ტექნიკის კონფიგურაციის რედაქტირება: VM ინსტანციის შეჩერების შემდეგ დააწკაპუნეთ ღილაკზე "რედაქტირება" VM ინსტანციის დეტალების გვერდის ზედა ნაწილში. ეს გახსნის რედაქტირების ინტერფეისს, სადაც შეგიძლიათ შეცვალოთ აპარატურის კონფიგურაცია.
6. ტექნიკის პარამეტრების მორგება: რედაქტირების ინტერფეისში ნახავთ სხვადასხვა ტექნიკის პარამეტრებს, რომელთა მორგებაც შესაძლებელია. ეს პარამეტრები მოიცავს CPU-ების რაოდენობას, მეხსიერების რაოდენობას და GPU-ს ტიპსა და რაოდენობას. დაარეგულირეთ ეს პარამეტრები თქვენი კონკრეტული მოთხოვნების შესაბამისად.
7. ცვლილებების შენახვა: ტექნიკის პარამეტრების მორგების შემდეგ დააწკაპუნეთ ღილაკზე „შენახვა“ VM ინსტანციაზე ცვლილებების გამოსაყენებლად.
8. VM-ის დაწყება: ცვლილებების შენახვის შემდეგ, შეგიძლიათ დაიწყოთ VM ინსტანცია გვერდის ზედა ნაწილში მდებარე ღილაკზე „Start“ დაწკაპუნებით. VM ახლა იმუშავებს განახლებული ტექნიკის კონფიგურაციით.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ყველა ტექნიკის კონფიგურაცია არ არის ხელმისაწვდომი ყველა VM ინსტანციის ტიპისთვის. ხელმისაწვდომი ვარიანტები შეიძლება განსხვავდებოდეს კონკრეტული Deep Learning VM გამოსახულების და GPU ხელმისაწვდომობის მიხედვით არჩეულ რეგიონში. გარდა ამისა, ტექნიკის კონფიგურაციის შეცვლამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს VM ინსტანციის ფასზე და შესრულებაზე, ამიტომ რეკომენდირებულია ყურადღებით გაითვალისწინოთ მოთხოვნები და შედეგები, სანამ რაიმე ცვლილებას განახორციელებთ.
იმისათვის, რომ შეცვალონ VM-ის აპარატურის კონფიგურაცია ხელოვნური ინტელექტის კონტექსტში, Google Cloud ML-ისა და Deep Learning VM Images-ის გამოყენებით, მომხმარებლებს სჭირდებათ წვდომა Google Cloud Console-ზე, შეარჩიონ შესაბამისი პროექტი, გადავიდნენ Compute Engine-ზე, იპოვონ VM ინსტანცია, შეაჩერონ VM. , დაარედაქტირეთ აპარატურის კონფიგურაცია, შეცვალეთ აპარატურის პარამეტრები, შეინახეთ ცვლილებები და გაუშვით VM.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები ავტომატური სწავლის განვითარება:
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- ხელს უშლის თუ არა მონდომების რეჟიმი TensorFlow-ის განაწილებულ გამოთვლით ფუნქციას?
- შეიძლება თუ არა Google-ის ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებების გამოყენება კომპიუტერის საცავიდან გამოყოფისთვის ML მოდელის უფრო ეფექტური ტრენინგისთვის დიდი მონაცემებით?
- გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
- შესაძლებელია თუ არა მანქანური სწავლების მოდელების სწავლება თვითნებურად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, შეფერხებების გარეშე?
- CMLE-ის გამოყენებისას საჭიროა თუ არა ვერსიის შესაქმნელად ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება?
- შეუძლია თუ არა CMLE-ს წაიკითხოს Google Cloud-ის საცავის მონაცემები და გამოიყენოს განსაზღვრული გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის?
- შეიძლება თუ არა Tensorflow-ის გამოყენება ღრმა ნერვული ქსელების (DNN) ტრენინგისა და დასკვნებისთვის?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი მანქანურ სწავლაში წინსვლაში