Question

GCP拥有可在其云计算平台上运行的深度学习VM。有关图片的详细信息为here

因此，我正在使用google python客户端启动我的实例，有关此文档的信息可用here。现在，一种指定磁盘和启动映像的方法就是通过此JSON blob：

'disks': [
            {
                'boot': True,
                'autoDelete': True,
                'initializeParams': {
                    'sourceImage': source_disk_image,
                }
            }
        ]

现在source_disk_image由一些公共图像的路径指定，例如：

projects/debian-cloud/global/images/family/debian-9或这种类型的某些变体。现在，我的问题是如何指定用于实例的市场图片？

Answer 1

我能够找到在市场上找到的深度学习的SourceImage，对于这个示例，我正在使用 用于深度学习，数据科学和HPC的NVIDIA GPU云映像

"name": "nvidia-gpu-cloud-image-20190809",
  "selfLink": "projects/nvidia-ngc-public/global/images/nvidia-gpu-cloud-image-20190809",
  "sourceDisk": "projects/nvidia-ngc-dev/zones/us-central1-a/disks/chetan-official-base-image"

从MarketPlace部署实例
转到实例并从用户界面检查详细信息
在“启动磁盘”部分中，单击映像名称 nvidia-gpu-cloud-image-20190809它将带您进入图像详细信息页面
单击说明底部的REST
查找SelfLink或SourceDisk条目

Answer 2

如果您不习惯使用市场来创建VM，那么有很多关于所有可用Google Deep Learning images的文档。

它们位于deeplearning-platform-release项目中，因此，例如，我认为（但不确定）您从链接的市场中引用的默认图像为projects/deeplearning-platform-release/global/images/tf-1-14-cu100-20191004，但您也可以拉并按家族分类，仅获取最新版本，例如projects/deeplearning-platform-release/global/images/family/tf-latest-gpu。

gcloud images命令也很有启发性，可以看到给定的家庭选择或图像的描述，例如：

$ gcloud compute images describe-from-family tf-latest-gpu --project deeplearning-platform-release
archiveSizeBytes: '322993843200'
creationTimestamp: '2019-10-06T13:57:56.932-07:00'
description: "Google, Deep Learning Image: TensorFlow 1.14.0, m36, TensorFlow 1.14.0\
  \ with CUDA 10.0 and Intel\xAE MKL-DNN, Intel\xAE MKL."
diskSizeGb: '30'
...

看起来很像Marketplace描述。

也就是说，尽管看起来Marketplace可能还在做其他事情（例如，有一些复选框用于安装与选择映像分开的特定驱动程序）。

我认为@Ernesto关于在市场上创建实例，然后通过实例页面底部的REST链接查看该实例以确切地了解其创建方式的技巧也是不错的建议。但是，在这种情况下，您可能要查看创建的 disk （不是实例，因为创建后它仅引用磁盘资源），单击其余链接，然后查找REST响应的“ sourceImage”部分。

例如从常规的旧debian-9磁盘（我没有GPU配额，因此我实际上无法创建市场部署）：

如何从Google Python客户端启动Google深度学习VM？

2 个答案: