Comment lancer une VM Deep Learning sur Google Cloud | Ubuntu

Configurer un environnement de deep learning localement peut souvent être un processus compliqué et chronophage. Gérer les pilotes CUDA, résoudre les conflits entre bibliothèques Python, et garantir des ressources GPU adéquates ne sont que quelques-uns des défis auxquels les développeurs sont confrontés avant même de commencer à coder. Pour répondre à ces problèmes, Google Cloud et Canonical ont collaboré pour offrir des images Deep Learning VM basées sur l'OS Ubuntu Accelerator Optimized. Ces machines virtuelles sont préconfigurées et optimisées spécifiquement pour les charges de travail en apprentissage automatique et en science des données, simplifiant considérablement le processus d'installation.\n\nCes Deep Learning VMs sont livrées avec des frameworks populaires d'apprentissage automatique, tels que PyTorch, déjà installés, ainsi que des pilotes NVIDIA GPU vérifiés. Cela élimine le besoin d'installation et de configuration manuelles, permettant aux utilisateurs de commencer à entraîner des modèles immédiatement après le déploiement. De plus, ces VMs incluent une intégration transparente avec JupyterLab, offrant un environnement interactif pour le développement et l'expérimentation dès la sortie de la boîte.\n\nLancer une Deep Learning VM sur Google Cloud Platform (GCP) commence par naviguer vers le Marketplace GCP au lieu de créer une instance Compute Engine standard. Après s'être connecté à la console Google Cloud, taper "Deep Learning VM" dans la barre de recherche vous mènera au produit Deep Learning VM publié par Google. En sélectionnant ce produit et en cliquant sur "Lancer", vous êtes dirigé vers une page de configuration de déploiement où vous pouvez personnaliser votre instance.\n\nLes configurations clés lors du déploiement incluent la sélection d'une zone supportant votre type de GPU préféré, le choix du type de machine pour les spécifications CPU et RAM, et la spécification du modèle GPU tel que NVIDIA T4, A100 ou H100 si un GPU est requis. Une fois ces paramètres finalisés, cliquer sur "Déployer" initie la création de l'instance VM.\n\nAprès le déploiement, la VM apparaît dans la liste des instances VM de Compute Engine, où vous pouvez y accéder via le terminal SSH intégré au navigateur. L'étape suivante importante est de vérifier que les pilotes NVIDIA se sont correctement chargés en exécutant la commande "nvidia-smi" dans le terminal SSH. Cette commande affiche un tableau montrant les détails du GPU et de la version CUDA installée. Les utilisateurs doivent également confirmer la présence des bibliothèques d'apprentissage automatique préinstallées comme PyTorch en exécutant des commandes telles que "pip show torch."\n\nEn résumé, créer un environnement de deep learning entièrement configuré sur GCP en utilisant ces Deep Learning VMs est un processus simplifié qui fait gagner des heures d'installation manuelle. Avec le support GPU, les bibliothèques préinstallées et les outils intégrés comme JupyterLab, les utilisateurs peuvent se concentrer rapidement sur le développement et l'entraînement des modèles. Cependant, il est important de rester vigilant quant au coût associé aux VMs avec GPU et d'arrêter les instances lorsqu'elles ne sont pas utilisées pour éviter des frais inutiles. Pour plus d'informations, les utilisateurs peuvent explorer d'autres offres de Canonical sur GCP ou apprendre à optimiser les charges de travail IA en utilisant les images Ubuntu AI.