Hoe kan jy die hardeware-konfigurasie van 'n VM wysig?
Om die hardeware-konfigurasie van 'n virtuele masjien (VM) in die konteks van Kunsmatige Intelligensie (AI) te wysig deur Google Wolkmasjienleer (ML) en Deep learning VM-beelde te gebruik, is daar verskeie stappe en oorwegings om in gedagte te hou. Deur hierdie stappe te volg, kan gebruikers die hardeware-konfigurasie van hul VM's aanpas om by hul spesifieke KI-werkladingsvereistes te pas.
1. Toegang tot die Google Wolkkonsole: Gaan eers na die Google Wolkkonsole (console.cloud.google.com) en meld aan met jou Google Wolk-rekeningbewyse.
2. Kies die projek en navigeer na Compute Engine: Sodra jy aangemeld is, kies die toepaslike projek uit die projek-aftreklys. Navigeer dan na die Compute Engine-afdeling deur op die "Rekenenjin"-opsie in die linkerkieslys te klik.
3. Vind die VM-instansie: In die Compute Engine-afdeling, soek die VM-instansie waarvoor jy die hardeware-konfigurasie wil wysig. Dit kan gedoen word deur óf deur die lys van gevalle te blaai óf die soekbalk te gebruik om die spesifieke VM te vind.
4. Stop die VM: Voordat u die hardeware-konfigurasie wysig, is dit nodig om die VM-instansie te stop. Om dit te doen, kies die VM-instansie en klik op die "Stop"-knoppie bo-aan die bladsy. Wag vir die VM om heeltemal te stop voordat jy voortgaan.
5. Wysig die hardeware-konfigurasie: Sodra die VM-instansie gestop is, klik op die "Redigeer"-knoppie bo-aan die VM-instansiebesonderhedebladsy. Dit sal die redigeringskoppelvlak oopmaak waar u die hardeware-konfigurasie kan verander.
6. Pas die hardeware-instellings aan: In die redigeerkoppelvlak sal jy verskeie hardeware-instellings vind wat aangepas kan word. Hierdie instellings sluit die aantal SVE's, die hoeveelheid geheue en die GPU-tipe en -telling in. Pas hierdie instellings aan volgens jou spesifieke vereistes.
7. Stoor die veranderinge: Nadat u die hardeware-instellings aangepas het, klik op die "Stoor"-knoppie om die veranderinge op die VM-instansie toe te pas.
8. Begin die VM: Sodra die veranderinge gestoor is, kan jy die VM-instansie begin deur op die "Begin"-knoppie bo-aan die bladsy te klik. Die VM sal nou met die opgedateerde hardeware-konfigurasie loop.
Dit is belangrik om daarop te let dat nie alle hardeware-konfigurasies vir alle VM-instansies beskikbaar is nie. Die beskikbare opsies kan verskil na gelang van die spesifieke Deep learning VM Image en GPU beskikbaarheid in die geselekteerde streek. Daarbenewens kan die wysiging van die hardeware-konfigurasie die pryse en werkverrigting van die VM-instansie beïnvloed, daarom word dit aanbeveel om die vereistes en implikasies noukeurig te oorweeg voordat enige veranderinge aangebring word.
Om die hardewarekonfigurasie van 'n VM in die konteks van KI te wysig deur Google Cloud ML en Deep learning VM Images te gebruik, moet gebruikers toegang tot die Google Wolkkonsole kry, die toepaslike projek kies, na Compute Engine navigeer, die VM-instansie opspoor, die VM stop , wysig die hardeware-konfigurasie, pasmaak die hardeware-instellings, stoor die veranderinge en begin die VM.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer