나는 이미 설치된 다음과 구글 클라우드에 포장 된 가상 머신이 필요합니다Google 클라우드는 하늘빛의 데이터 과학의 해당 VM
이들은 일반적으로 Amazon의 AMI 또는 MS Azure의 데이터 과학 인스턴스에서 사용할 수 있습니다.
링크 : 1. Amazon's AMI! 2. Microsoft's VM!
Google VM Cloud Platform에서 실제로 사용할 수있는 VM을 찾은 경험이있는 사용자가 있습니까?
https://cloud.google.com/datalab/
당신이 당신의 VM을 더 제어하려면이 문서가 당신에게 많은
도움이 될 것입니다, 그것은 모두 만족하지 않습니다하지만 귀하의 요구 사항 구글 datalab에 오는 가장 가까운해결 방법이 없다면 VM에 도커를 설치하십시오.
R 및 PostGreSQL의 경우 사전 빌드 된 고정 장치를 당기고 간단한 i 다음 REPO에 dockerhub
https://hub.docker.com/_/r-base/
https://hub.docker.com/_/postgres/
이동을하고있는 nstructions이 VM에 가장 적합한 고정 표시기를 얻을 지침뿐만 아니라 자식에
https://github.com/floydhub/dl-docker
이 추가됩니다
CUDA 8.0 (GPU 버전 전용) cuDNN의 V5 (GPU 버전 만 해당) Tensorflow CAFFE Theano Keras 라자냐 토치 (포함 NN, cutorch, cunn 및 cuDNN 바인딩)() iTorch 커널을 포함 iPython/Jupyter 노트북 NumPy와, SciPy, 팬더, Scikit Learn, Matplotlib OpenCV 및 심층 학습에 사용되는 몇 가지 일반적인 라이브러리
이것은 사용자 요구 사항을 충족하기에 충분해야합니다.
내 질문에 대한 도커 경로를 제안 해 주셔서 감사합니다. 나는 스스로 부도덕 한 사람을 시도한 적이 없다. 나는 그 방법을 이해하고있다. 나는 이것을 줄 것이다. –
AWS의/Azure의 Data Science VM에서 도커를 만들고 Google의 VM에서도 같은 것을 사용할 수 있습니까? –
간단한 솔루션은 기존 VM을 https://cloud.google.com/compute/docs/tutorials/migrating-vms-compute-engine으로 마이그레이션하는 것이고 솔루션과 함께 제공하는 업체가 올바른 것으로 표시 할 수 있다면 하나 : D –
필요한 모든 패키지로 이미지를 빌드하십시오. –
처음부터 CUDANN과 함께하는 깊은 학습 라이브러리는 버전/드라이버 갈등의 바다에서 수영을하는 것과 같은 ** 초보자 ** (나 같은)에게는 어려운 작업처럼 보입니다. 가능하다면 Google에서 사전 구성된 인스턴스를 사용하는 것이 좋습니다.MS와 AWS가 제공한다면, 이미 GCP에서 사용할 수있는 것이 있다고 생각합니다. –