背景
- Kaggleでデータ分析したい！でも、KaggleのKernelだと計算リソースが足りず訓練時間がかかりすぎる・・・
- 計算リソースをアップグレードするため、Google Cloud AI Notebooksへ移行するリンクがあるのだが、移行が難しい！
- 移行リンクを紹介した後、移行のつまずきポイントと対策をまとめる
移行リンク
つまずきポイントと対策
GPUを追加した環境を新規作成できない
症状
- エラーメッセージ"Quota 'GPUS_ALL_REGIONS' exceeded. Limit: 0.0 globally."が出る。
対策方針
- GPUを使うためには、GCPの割り当て制限数を引き上げないといけない。
- 制限数は、全域("all regions")と各リージョンの二種類について、引き上げる必要がある。
手順
- "IAMと管理" > "割り当て" 画面を開く
- 検索窓から、"gpu"で検索する★(gpuと検索しないと、GPUs(all regions)が出てこない！)
既存のNotebooksへ移行する際、既存Notebooksの検索が終わらない
症状
- 下記画面のまま検索が終わらない
対策方針と手順
- 検索条件"Environment: KaggleGPU"を消すと、作成済みのノートブックインスタンスが無事表示される。
- 表示されたインスタンスを選択すれば、Kaggleのノートブックをインスタンスで無事表示できる。
デフォルトの初期化スクリプトを実行すると、Notebooksを停止した時に更新したデータが消えてしまう。
症状
- ノートブックインスタンスを停止すると、移行したはずのノートブックが消えてる！
対策方針と手順
- 実は、Notebooksのデータ永続化用のボリュームは、"/home/jupyter"にアタッチされているのだが、移行された"imported"ディレクトリは、"/home/imported"に作成されてしまうため消える。
- つまり、作業用のデータは、"/home/jupyter"以下に置くようにすればよい。
手順
- 作成された"imported"ディレクトリを"/home/jupyter"以下に移動する。
- GCP上のノートブック内で、移行時に自動生成された初期化スクリプトの"KAGGLE_INPUT_PATH"の値を変更する。