Google Compute Engine(GEC) 上に Google Colaboratory の ローカルランタイムを作成する

この記事は、AWS EC2 上に Google Colaboratory の ローカルランタイムを作成すると同じ事をGoogle Cloud Platform(GCP)で行う記事です。

GCPには、NVIDIAの公式イメージがあるのでそれを使います。
また、GPUを使うために申請が必要なので、その日のうちに使いはじめることはできません。

1. https://cloud.google.com/sdk/ を参考に、Google Cloud SDKをインストール
2. $ gcloud auth login を実行し、ログインしておく
3. https://ngc.nvidia.com にサインアップ
4. https://ngc.nvidia.com/configuration/api-key でAPIキーを作成（後で使うのでメモっておく）
5. https://console.cloud.google.com/ を開く
6. 上部のプロジェクトの選択 で▼を押し、今回使うプロジェクトを選択、または新規作成
7. quotaのページ か利用するZONEにチェックを入れる（例によって、usのZONEの方が料金が安いです）
8. 上部の「割り当てを編集」をクリック
9. 電話番号を入れ、次へをクリック
10. 新しい割り当て上限を入力。とりあえず、1にする
11. リクエストの説明は、"For machine learning"で十分。（たぶん数が少ない場合は）
12. 申請が通るのを待つ。。。
13. Cloud Launcher の NVIDIA GPU Cloud Imageのページを開く
14. COMPUTE ENGINE 上で起動、をクリック
15. ZONEから、申請の通ったZONEを選ぶ
16. GPUの下にある、"Did you check for GPU quota?"のテキストボックスにYESと入力
17. 必要なら、CPU、メモリー、ストレージなどを選ぶ
18. デプロイをクリック
19. デプロイが完了するのを待つ
20. VMインスタンスのコンソールを開き、gcloudコマンドを表示をクリックし、gcloudコマンドをコピー
    • 
21. $ gcloud compute --project "colab-local-1" ssh --zone "us-west1-b" "nvidia-ngc-image-1-vm" のようなコマンドがコピーされるので、ターミナルに貼り付け、末尾に -- -L 8081:localhost:8081を追加
    • 例） $ gcloud compute --project "colab-local-1" ssh --zone "us-west1-b" "nvidia-ngc-image-1-vm" -- -L 8081:localhost:8081
22. つながると、"Please enter your NGC APIkey to login to the NGC Registry:"と聞かれるので、 https://ngc.nvidia.com/configuration/api-key で作成したAPIキーを貼り付け
23. $ screen でGNU Screenを起動
24. docker で cloab のローカルインスタンスを起動

$ docker run --runtime=nvidia -it --rm -p 8081:8081 --cap-add SYS_ADMIN --device /dev/fuse \
             --security-opt apparmor=unconfined ikeyasu/colab-local:latest