Hur kan du redigera hårdvarukonfigurationen för en virtuell dator?
För att redigera hårdvarukonfigurationen för en virtuell maskin (VM) i samband med artificiell intelligens (AI) med hjälp av Google Cloud Machine Learning (ML) och Deep learning VM-bilder finns det flera steg och överväganden att tänka på. Genom att följa dessa steg kan användare anpassa hårdvarukonfigurationen för sina virtuella datorer för att passa deras specifika AI-arbetsbelastningskrav.
1. Öppna Google Cloud Console: Navigera först till Google Cloud Console (console.cloud.google.com) och logga in med dina Google Cloud-kontouppgifter.
2. Välj projektet och navigera till Compute Engine: När du har loggat in väljer du lämpligt projekt från projektrullgardinsmenyn. Navigera sedan till avsnittet Compute Engine genom att klicka på alternativet "Compute Engine" i menyn till vänster.
3. Leta upp VM-instansen: I avsnittet Compute Engine, leta reda på VM-instansen som du vill redigera hårdvarukonfigurationen för. Detta kan göras genom att antingen bläddra igenom listan med instanser eller använda sökfältet för att hitta den specifika virtuella datorn.
4. Stoppa den virtuella datorn: Innan du redigerar hårdvarukonfigurationen är det nödvändigt att stoppa den virtuella datorn. För att göra detta, välj VM-instansen och klicka på knappen "Stopp" längst upp på sidan. Vänta tills den virtuella datorn har stannat helt innan du fortsätter.
5. Redigera hårdvarukonfigurationen: När VM-instansen har stoppats klickar du på knappen "Redigera" högst upp på sidan med VM-instansdetaljer. Detta öppnar redigeringsgränssnittet där du kan ändra hårdvarukonfigurationen.
6. Anpassa hårdvaruinställningarna: I redigeringsgränssnittet hittar du olika hårdvaruinställningar som kan anpassas. Dessa inställningar inkluderar antalet processorer, mängden minne och GPU-typ och antal. Justera dessa inställningar enligt dina specifika krav.
7. Spara ändringarna: Efter att ha anpassat hårdvaruinställningarna klickar du på knappen "Spara" för att tillämpa ändringarna på VM-instansen.
8. Starta VM:n: När ändringarna har sparats kan du starta VM-instansen genom att klicka på "Start"-knappen högst upp på sidan. Den virtuella datorn kommer nu att köras med den uppdaterade hårdvarukonfigurationen.
Det är viktigt att notera att inte alla hårdvarukonfigurationer är tillgängliga för alla VM-instanstyper. De tillgängliga alternativen kan variera beroende på den specifika Deep learning VM-bilden och GPU-tillgängligheten i den valda regionen. Dessutom kan modifiering av hårdvarukonfigurationen påverka prissättningen och prestandan för VM-instansen, så det rekommenderas att noggrant överväga kraven och konsekvenserna innan du gör några ändringar.
För att redigera hårdvarukonfigurationen för en virtuell dator i AI-sammanhang med Google Cloud ML och Deep learning VM-bilder måste användare komma åt Google Cloud Console, välja lämpligt projekt, navigera till Compute Engine, hitta VM-instansen, stoppa den virtuella datorn , redigera hårdvarukonfigurationen, anpassa hårdvaruinställningarna, spara ändringarna och starta den virtuella datorn.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Erbjuder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk resursinhämtning och konfiguration och hanterar resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
- Kan Tensorflow användas för träning och slutledning av djupa neurala nätverk (DNN)?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning