Cómo lanzar una VM de Deep Learning en Google Cloud | Ubuntu

Configurar un entorno de deep learning localmente puede ser a menudo un proceso complicado y que consume mucho tiempo. Gestionar los controladores CUDA, resolver conflictos entre bibliotecas de Python y asegurar recursos adecuados de GPU son solo algunos de los desafíos que enfrentan los desarrolladores antes de poder comenzar a programar. Para abordar estos problemas, Google Cloud y Canonical han colaborado para ofrecer Imágenes de VM de Deep Learning basadas en el sistema operativo Ubuntu Accelerator Optimized. Estas máquinas virtuales vienen preconfiguradas y optimizadas específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos, simplificando significativamente el proceso de configuración.\n\nEstas VMs de Deep Learning incluyen frameworks populares de aprendizaje automático, como PyTorch, ya instalados, junto con controladores NVIDIA GPU verificados. Esto elimina la necesidad de instalación y configuración manual, permitiendo a los usuarios comenzar a entrenar modelos inmediatamente después del despliegue. Además, estas VMs incluyen integración fluida con JupyterLab, proporcionando un entorno interactivo para desarrollo y experimentación desde el primer momento.\n\nLanzar una VM de Deep Learning en Google Cloud Platform (GCP) comienza navegando al Marketplace de GCP en lugar de crear una instancia estándar de Compute Engine. Después de iniciar sesión en la Consola de Google Cloud, escribir "Deep Learning VM" en la barra de búsqueda te llevará al producto Deep Learning VM publicado por Google. Al seleccionar este producto y hacer clic en "Lanzar", serás dirigido a una página de configuración de despliegue donde puedes personalizar tu instancia.\n\nLas configuraciones clave durante el despliegue incluyen seleccionar una zona que soporte tu tipo de GPU preferido, elegir el tipo de máquina para especificaciones de CPU y RAM, y especificar el modelo de GPU como NVIDIA T4, A100 o H100 si se requiere GPU. Una vez finalizados estos ajustes, hacer clic en "Desplegar" inicia la creación de la instancia VM.\n\nDespués del despliegue, la VM aparece en la lista de Instancias VM de Compute Engine, donde puedes acceder a ella mediante el terminal SSH en el navegador. El siguiente paso importante es verificar que los controladores NVIDIA se hayan cargado correctamente ejecutando el comando "nvidia-smi" en el terminal SSH. Este comando muestra una tabla con los detalles de la GPU y la versión de CUDA instalada. Los usuarios también deben confirmar la presencia de bibliotecas de aprendizaje automático preinstaladas como PyTorch ejecutando comandos como "pip show torch."\n\nEn resumen, crear un entorno de deep learning completamente configurado en GCP usando estas VMs de Deep Learning es un proceso simplificado que ahorra horas de configuración manual. Con soporte para GPU, bibliotecas preinstaladas y herramientas integradas como JupyterLab, los usuarios pueden centrarse en desarrollar y entrenar modelos rápidamente. Sin embargo, es importante ser consciente del costo asociado con las VMs habilitadas para GPU y detener las instancias cuando no estén en uso para evitar cargos innecesarios. Para más información, los usuarios pueden explorar ofertas adicionales de Canonical en GCP o aprender sobre la optimización de cargas de trabajo de IA usando imágenes Ubuntu AI.