Kaggle의 Notebooks를 Google Cloud AI Notebooks에서 실행할 때 넘어지는 지점과 조치

배경

Kaggle에서 데이터 분석하고 싶습니다! 그러나 Kaggle의 Kernel이라면 계산 리소스가 부족하고 훈련 시간이 너무 걸립니다 ...

계산 리소스를 업그레이드하기 위해 Google Cloud AI Notebooks로 마이그레이션하는 링크가 있지만 마이그레이션이 어렵습니다!

마이그레이션 링크를 소개 한 후 마이그레이션 넘어지는 지점과 조치를 정리합니다

마이그레이션 링크

오류 메시지 "Quota 'GPUS_ALL_REGIONS' exceeded. Limit: 0.0 globally."가 나타납니다.

GPU를 사용하기 위해서는, GCP의 할당 제한수를 끌어올려야 한다.

한계 수는 전역 ( "all regions")과 각 지역의 두 가지 유형에 대해 증가해야합니다.

"IAM 및 관리"> "할당"화면 열기

검색창에서, "gpu"로 검색한다★(gpu로 검색하지 않으면, GPUs(all regions)가 나오지 않는다!)

아래 화면 그대로 검색이 끝나지 않음

검색 조건 "Environment: KaggleGPU"를 지우면, 작성된 노트북 인스턴스가 무사하게 표시된다.

표시된 인스턴스를 선택하면 Kaggle 노트북을 인스턴스에서 무시할 수 있습니다.

노트북 인스턴스를 중지하면 마이그레이션해야 할 노트북이 사라집니다!

사실, Notebooks의 데이터 지속성을위한 볼륨은 "/home/jupyter"에 연결되어 있지만 마이그레이션 된 "imported"디렉토리는 "/home/imported"에 만들어집니다. 사라진다.

즉, 작업용 데이터는 "/home/jupyter"이하에 두도록 하면 된다.

작성된 "imported"디렉토리를 "/home/jupyter"이하로 이동합니다.

GCP의 노트북에서 마이그레이션 시 자동 생성된 초기화 스크립트의 "KAGGLE_INPUT_PATH"값을 변경합니다.

이 문제에 관하여(Kaggle의 Notebooks를 Google Cloud AI Notebooks에서 실행할 때 넘어지는 지점과 조치), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/r-soga/items/023bce6c6181776994e7

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