Πώς μπορείτε να επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση υλικού ενός VM;
Για να επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση υλικού μιας εικονικής μηχανής (VM) στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) χρησιμοποιώντας το Google Cloud Machine Learning (ML) και τις Εικόνες VM βαθιάς εκμάθησης, υπάρχουν πολλά βήματα και ζητήματα που πρέπει να έχετε υπόψη σας. Ακολουθώντας αυτά τα βήματα, οι χρήστες μπορούν να προσαρμόσουν τη διαμόρφωση υλικού των VM τους για να ταιριάζει στις συγκεκριμένες απαιτήσεις φόρτου εργασίας AI.
1. Πρόσβαση στο Google Cloud Console: Αρχικά, μεταβείτε στο Google Cloud Console (console.cloud.google.com) και συνδεθείτε με τα διαπιστευτήρια του λογαριασμού σας στο Google Cloud.
2. Επιλέξτε το έργο και μεταβείτε στο Compute Engine: Αφού συνδεθείτε, επιλέξτε το κατάλληλο έργο από το αναπτυσσόμενο μενού έργου. Στη συνέχεια, μεταβείτε στην ενότητα Compute Engine κάνοντας κλικ στην επιλογή "Compute Engine" στο αριστερό μενού.
3. Εντοπίστε την παρουσία VM: Στην ενότητα Compute Engine, εντοπίστε την παρουσία VM για την οποία θέλετε να επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση του υλικού. Αυτό μπορεί να γίνει είτε με κύλιση στη λίστα των περιπτώσεων είτε χρησιμοποιώντας τη γραμμή αναζήτησης για να βρείτε τη συγκεκριμένη εικονική μηχανή.
4. Διακοπή της εικονικής μηχανής: Πριν επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση του υλικού, είναι απαραίτητο να διακόψετε την παρουσία της εικονικής μηχανής. Για να το κάνετε αυτό, επιλέξτε την παρουσία VM και κάντε κλικ στο κουμπί "Stop" που βρίσκεται στο επάνω μέρος της σελίδας. Περιμένετε να σταματήσει τελείως η εικονική μηχανή πριν συνεχίσετε.
5. Επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση υλικού: Μόλις σταματήσει η παρουσία της εικονικής μηχανής, κάντε κλικ στο κουμπί "Επεξεργασία" στο επάνω μέρος της σελίδας λεπτομερειών παρουσίασης VM. Αυτό θα ανοίξει τη διεπαφή επεξεργασίας όπου μπορείτε να τροποποιήσετε τη διαμόρφωση υλικού.
6. Προσαρμογή των ρυθμίσεων υλικού: Στη διεπαφή επεξεργασίας, θα βρείτε διάφορες ρυθμίσεις υλικού που μπορούν να προσαρμοστούν. Αυτές οι ρυθμίσεις περιλαμβάνουν τον αριθμό των CPU, την ποσότητα της μνήμης και τον τύπο και τον αριθμό GPU. Προσαρμόστε αυτές τις ρυθμίσεις σύμφωνα με τις συγκεκριμένες απαιτήσεις σας.
7. Αποθήκευση των αλλαγών: Αφού προσαρμόσετε τις ρυθμίσεις υλικού, κάντε κλικ στο κουμπί "Αποθήκευση" για να εφαρμόσετε τις αλλαγές στην παρουσία VM.
8. Εκκίνηση της εικονικής μηχανής: Μόλις αποθηκευτούν οι αλλαγές, μπορείτε να ξεκινήσετε την παρουσία της εικονικής μηχανής κάνοντας κλικ στο κουμπί "Έναρξη" στο επάνω μέρος της σελίδας. Το VM θα λειτουργεί τώρα με την ενημερωμένη διαμόρφωση υλικού.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι δεν είναι διαθέσιμες όλες οι διαμορφώσεις υλικού για όλους τους τύπους παρουσιών VM. Οι διαθέσιμες επιλογές ενδέχεται να διαφέρουν ανάλογα με τη συγκεκριμένη εικόνα και τη διαθεσιμότητα GPU της VM Deep Learning στην επιλεγμένη περιοχή. Επιπλέον, η τροποποίηση της διαμόρφωσης υλικού μπορεί να επηρεάσει την τιμολόγηση και την απόδοση της παρουσίας VM, επομένως συνιστάται να εξετάσετε προσεκτικά τις απαιτήσεις και τις επιπτώσεις πριν κάνετε οποιεσδήποτε αλλαγές.
Για να επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση υλικού μιας εικονικής μηχανής στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας το Google Cloud ML και τις Εικόνες VM βαθιάς εκμάθησης, οι χρήστες πρέπει να έχουν πρόσβαση στην Κονσόλα Google Cloud, να επιλέξουν το κατάλληλο έργο, να πλοηγηθούν στη Μηχανή Υπολογιστών, να εντοπίσουν την παρουσία της εικονικής πραγματικότητας, να σταματήσουν την εικονική μηχανή , επεξεργαστείτε τη διαμόρφωση υλικού, προσαρμόστε τις ρυθμίσεις υλικού, αποθηκεύστε τις αλλαγές και ξεκινήστε το VM.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
- Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning