初めに
GCPとかクラウド関連のプラットホームは機械学習や深層学習に重要なツールになっています。性能の高いパソコンなくても、深層学習のプロジェクトも実行でき、コスパが高いです。
今回、初心者むけに簡単な例でGCPのVirtual Machineの使い方を説明します。
目標：クラウドにあるVirtual Machineにコードやデータをアップロードし実行、そして処理した画像をダウンロードする。
内容：
1.GCP設定の手順
2.簡単なGCPコマンド
GCP設定の手順
1.最初の準備
- GCPをサインイン
- GCP SDKをダウンロード
- GCP新規プロジェクトを作成
- コマンドラインで初期化
$ gcloud init
2.プロジェクトにVirtual Instanceを作成
-
全てのVirtual Instanceをリストにする
$ gcloud compute images list -
Virtual Instanceを詳細に見る
$ gcloud compute images describe ubuntu-1604-xenial-v20210203 \
--project ubuntu-os-cloud -
Virtual Instanceを作成と命名
$ gcloud compute instances create my-test-vmins \
--image ubuntu-1604-xenial-v20210203 \
--image-project ubuntu-os-cloud -
Virtual Instanceをローカルで起動〜
コンソールからコマンドをコピー~
そして実行
$ gcloud beta compute ssh
--zone "asia-east2-c" "my-test-vmins"
--project "vm-test-304203"
>>> ravenlee@my-test-vmins:~$になるはOKです。
3.コードとデータファイルをアップロード
他のコマンドラインを開けて
- コードをアップロード（シングルスクリプト）
$ gcloud compute scp adj_image.ipynb my-test-vmins:~/
- データをアップロード（ファイル）
$ gcloud compute scp --recurse img_file/ my-test-vmins:~/
- Virtual Instanceに環境をインストール
ローカルと同じです〜
- Virtual Instanceにコードを実行
ローカルと同じです〜
- 出力をダウンロード
アップロードと同じように、他のコマンドラインに gcloud compute scpでダウンロード
最後に
GCPは各種のサービスを提供して、使用する場合にAPIやtutorialsを参照して、理解し安いと思います。