Paano mo mai-edit ang configuration ng hardware ng isang VM?
Para i-edit ang configuration ng hardware ng isang virtual machine (VM) sa konteksto ng Artificial Intelligence (AI) gamit ang Google Cloud Machine Learning (ML) at Deep learning VM Images, may ilang hakbang at pagsasaalang-alang na dapat tandaan. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, maaaring i-customize ng mga user ang configuration ng hardware ng kanilang mga VM upang umangkop sa kanilang mga partikular na kinakailangan sa workload ng AI.
1. I-access ang Google Cloud Console: Una, mag-navigate sa Google Cloud Console (console.cloud.google.com) at mag-log in gamit ang iyong mga kredensyal sa Google Cloud account.
2. Piliin ang proyekto at mag-navigate sa Compute Engine: Sa sandaling naka-log in, piliin ang naaangkop na proyekto mula sa dropdown na menu ng proyekto. Pagkatapos, mag-navigate sa seksyong Compute Engine sa pamamagitan ng pag-click sa opsyong "Compute Engine" sa kaliwang menu.
3. Hanapin ang VM instance: Sa seksyong Compute Engine, hanapin ang VM instance kung saan mo gustong i-edit ang configuration ng hardware. Magagawa ito sa pamamagitan ng alinman sa pag-scroll sa listahan ng mga pagkakataon o paggamit ng search bar upang mahanap ang partikular na VM.
4. Itigil ang VM: Bago i-edit ang configuration ng hardware, kailangang ihinto ang VM instance. Upang gawin ito, piliin ang VM instance at mag-click sa "Stop" na button na matatagpuan sa tuktok ng page. Hintaying ganap na huminto ang VM bago magpatuloy.
5. I-edit ang configuration ng hardware: Kapag itinigil ang VM instance, i-click ang "Edit" na button sa itaas ng page ng mga detalye ng VM instance. Bubuksan nito ang interface ng pag-edit kung saan maaari mong baguhin ang configuration ng hardware.
6. I-customize ang mga setting ng hardware: Sa interface ng pag-edit, makikita mo ang iba't ibang mga setting ng hardware na maaaring i-customize. Kasama sa mga setting na ito ang bilang ng mga CPU, ang dami ng memory, at ang uri at bilang ng GPU. Ayusin ang mga setting na ito ayon sa iyong mga partikular na pangangailangan.
7. I-save ang mga pagbabago: Pagkatapos i-customize ang mga setting ng hardware, i-click ang "I-save" na button para ilapat ang mga pagbabago sa VM instance.
8. Simulan ang VM: Kapag na-save na ang mga pagbabago, maaari mong simulan ang VM instance sa pamamagitan ng pag-click sa button na "Start" sa tuktok ng page. Tatakbo na ngayon ang VM gamit ang na-update na configuration ng hardware.
Mahalagang tandaan na hindi lahat ng configuration ng hardware ay available para sa lahat ng uri ng instance ng VM. Maaaring mag-iba ang mga available na opsyon depende sa partikular na Deep learning na VM Image at availability ng GPU sa napiling rehiyon. Bukod pa rito, ang pagbabago sa configuration ng hardware ay maaaring makaapekto sa pagpepresyo at performance ng VM instance, kaya inirerekomenda na maingat na isaalang-alang ang mga kinakailangan at implikasyon bago gumawa ng anumang mga pagbabago.
Upang i-edit ang configuration ng hardware ng isang VM sa konteksto ng AI gamit ang Google Cloud ML at Deep learning VM Images, kailangang i-access ng mga user ang Google Cloud Console, piliin ang naaangkop na proyekto, mag-navigate sa Compute Engine, hanapin ang VM instance, ihinto ang VM , i-edit ang configuration ng hardware, i-customize ang mga setting ng hardware, i-save ang mga pagbabago, at simulan ang VM.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning