環境構築　備忘録

GCP上にコンテナを立てて、分析環境構築を行う。
今一分かってないけど、どうやって立てたかを自分用にまとめる。

GCPについて

GCPについては以下記事が非常によくまとまっているので読んでほしい。
このシリーズの第3回くらいまで読んでどんなものか大枠を把握した。
【GCP入門編・第1回】エンジニア必読！今さら聞けない、Google Cloud Platform (GCP) とは？

GCPとDockerでKaggle用計算環境構築
 GCP+DockerでKaggle用GPU環境構築
2記事を主に参考にしたがDeepLearningVMを見つけられなかったために、
通常のインスタンス作成を行った。

GCEインスタンス作成画面で弄ったのは以下の項目
- マシンタイプ 8vCPU
- GPU NVIDIA TeslaP4
- ブートディスク Deep Learning Image: Base m36
- 他の項目はGCPとDockerでKaggle用計算環境構築を見たりした

注意：GPUを使う場合は割り当ての編集をする必要がある。
割り当て編集についての質問
-> GCPのDeep Learning VMインスタンスを立ち上げる
申請してから2営業日以内に対応するわ！っていうメールが来るけど、その日の内だった。

MaketPlaceでPytorch NVIDIA GPU Notebook使っても良さそう。

これも前節の記事参考にした。
加えて、入門記事：GCE (Google Compute Engine) で作るJupyter分析環境のJupyter環境構築(Docker)も参考にした。

アクセス情報の確認はここ
インスタンスのファイアウォールの設定についてはここ

これで言語処理100本ノックの残りに入れる。