Как можете да редактирате хардуерната конфигурация на VM?
За да редактирате хардуерната конфигурация на виртуална машина (VM) в контекста на изкуствения интелект (AI) с помощта на Google Cloud Machine Learning (ML) и Deep learning VM Images, трябва да имате предвид няколко стъпки и съображения. Следвайки тези стъпки, потребителите могат да персонализират хардуерната конфигурация на своите виртуални машини, за да отговарят на техните специфични изисквания за работно натоварване на AI.
1. Осъществете достъп до Google Cloud Console: Първо отворете Google Cloud Console (console.cloud.google.com) и влезте с идентификационните данни на своя Google Cloud акаунт.
2. Изберете проекта и отидете до Compute Engine: След като влезете, изберете подходящия проект от падащото меню на проекта. След това отидете до секцията Compute Engine, като щракнете върху опцията „Compute Engine“ в менюто отляво.
3. Намерете VM екземпляра: В секцията Compute Engine намерете VM екземпляра, за който искате да редактирате хардуерната конфигурация. Това може да стане чрез превъртане през списъка с екземпляри или използване на лентата за търсене, за да намерите конкретната виртуална машина.
4. Спрете VM: Преди да редактирате хардуерната конфигурация, е необходимо да спрете VM екземпляра. За да направите това, изберете екземпляра на VM и щракнете върху бутона „Стоп“, разположен в горната част на страницата. Изчакайте VM да спре напълно, преди да продължите.
5. Редактирайте хардуерната конфигурация: След като екземплярът на VM бъде спрян, щракнете върху бутона „Редактиране“ в горната част на страницата с подробности за екземпляра на VM. Това ще отвори интерфейса за редактиране, където можете да промените хардуерната конфигурация.
6. Персонализирайте хардуерните настройки: В интерфейса за редактиране ще намерите различни хардуерни настройки, които могат да бъдат персонализирани. Тези настройки включват броя на процесорите, обема на паметта и типа и броя на GPU. Регулирайте тези настройки според вашите специфични изисквания.
7. Запазете промените: След като персонализирате хардуерните настройки, щракнете върху бутона „Запазване“, за да приложите промените към екземпляра на VM.
8. Стартирайте VM: След като промените бъдат запазени, можете да стартирате екземпляра на VM, като щракнете върху бутона "Старт" в горната част на страницата. Сега виртуалната машина ще работи с актуализираната хардуерна конфигурация.
Важно е да се отбележи, че не всички хардуерни конфигурации са налични за всички типове екземпляри на VM. Наличните опции може да варират в зависимост от наличността на конкретното изображение на Deep learning VM и GPU в избрания регион. Освен това, модифицирането на хардуерната конфигурация може да повлияе на ценообразуването и производителността на екземпляра на VM, така че се препоръчва внимателно да разгледате изискванията и последиците, преди да направите каквито и да било промени.
За да редактирате хардуерната конфигурация на VM в контекста на AI с помощта на Google Cloud ML и Deep learning VM Images, потребителите трябва да осъществят достъп до Google Cloud Console, да изберат подходящия проект, да навигират до Compute Engine, да намерят екземпляра на VM, да спрат VM , редактирайте хардуерната конфигурация, персонализирайте хардуерните настройки, запазете промените и стартирайте VM.
Други скорошни въпроси и отговори относно Напредък в машинното обучение:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Режимът на нетърпение предотвратява ли разпределената изчислителна функционалност на TensorFlow?
- Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
- Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
- Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
- Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
- Може ли CMLE да чете от данни за хранилище в Google Cloud и да използва определен обучен модел за извод?
- Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
Вижте още въпроси и отговори в „Напредък в машинното обучение“.