【GCP】機械学習に便利なJupyter Notebookをクラウド上に構築する方法 その1

AI(人工知能)関連

機械学習などをPython上で行っている方はご存知かと思いますが、Jupyter Notebookは非常に便利なツールです。ただ、自分のパソコン上だけでは性能の限界があり、何よりパソコンをつけっぱなしにして、処理するには不安があります。そこで、Jupyter Notebookを、Google Could Platform (GCP)というクラウド上で動かす方法をご紹介します。

また、大きなメリットとして、Google Cloudが300ドルのクレジットをくれるので暫くは、NVIDIAのGPUも含めて無料で試すことができます。例えば、NVIDIA Tesla V100という非常に高性能なGPUは、お値段も100万円前後と非常に高価です。

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■最安価格(税込):1,178,117円 ■価格.com売れ筋ランキング:-位 ■満足度レビュー:0人 ■クチコミ:0件 (※4月9日時点)

ちょっと試しに使ってみようとしても購入するのはなかなか難しいですが、GCP上であれば1時間あたり300円程度で使用することができます。なので、無料枠だけでも100時間程度、NVIDA Tesla V100を試すことができます。(この記事ではGPUに対応したJupyter Notebookを構築するところまでは解説しません。まずは、通常のCPUを使うところまでを目標にします。)

この記事はある程度PythonやJupyter Notebookについてご存知のかたを対象にしています。また、300ドル分は無料で使えますが、支払い方法の確認のためクレジットカードが必要となります。

Step1: GoogleアカウントをGCPに紐付け

gmailなどをお使いの方がほとんどだと思いますが、Googleアカウントをお持ちでない場合には、まずアカウントの作成を行ってください。

Googleアカウントにログインした状態で、下のGoogle Cloudのページに進んでください。

Cloud Computing Services  |  Google Cloud
Meet your business challenges head on with cloud computing services from Google, including data management, hybrid & multi-cloud, and AI & ML.

「無料トライアル」のボタンを押し、「利用規約」に同意した後に、クレジットカード情報を入力してください。

右側に記載されている通り、300ドルのクレジットを使い切るまでは課金されません。また、手動で有料版にアップグレードしないと課金されないので、そのままわすれてしまっても、知らないうちに課金されてしまうということもありません。なので、安心して試していただくことができます。

Step2: VMインスタンス (仮想PC)の作成

このような画面から、Compute Engineに移動してください。暫く待つと、

「VMインスタンス」という耳慣れない言葉がありますが、これがクラウド上のPC一つひとつを表すと考えてください。「作成」のボタンを押して、

名前はお好きな名前に変えていただき、マシンタイプは「g1-small」という省力タイプに変えてください。インストールするだけならこれで十分ですので。(実際に解析を行う際には、8CPU+GPUなどと簡単に変更できます。)

ブートディスクはハードディスクを指し、OSを変更できますので、変更をクリックしていただき、

OS: Ubuntu

バージョン: 16.04 LTS

サイズ: 50 GB と変更してください

HTTP/HTTPSにチェックを入れて

さらに、削除からの保護の有効化にチェック (これは必須ではありません)

最後に、一番下の「作成」をクリックして、インスタンス(仮想PC)を作成してください。暫く待つと、このような画像が表示され、緑色のチェックが出るとインスタンスの完成です!

Step3: 外部IPの静的化 (IPアドレスの予約)

そのままですと、インスタンスは再起動するごとに毎回外部IPアドレスが変わり使い勝手が悪いので、IPアドレスを固定します。

右側の三本線?のアイコンをクリックして、

VPCネットワークから外部IPアドレスというメニューまで進んでください。

下の図のように種類を静的に変更していただくと、再起動しても、今の外部IPアドレスを使い続けることができます。

この予約されたIPアドレスは後ほど使うのでメモしてください。

Step4: ファイアウォールの設定

上の方の名前は好きな名前(Python、Jupyterなど?)をつけていただいて、以下のように入力した後に、一番下の「作成」を押してください。

これでインスタンスの準備は完了です。

次回は実際にインスタンスを起動して、Anacondaのインストールから始めたいと思います。お疲れさまでした!

続きはこちらです!

参考資料

私が最初に取り組むときには、以下のサイトを参考にさせていただきました。

Running Jupyter Notebook on Google Cloud Platform in 15 min
Recently, while I was doing my research project on Computer Vision using Convolutional Neural Network, I found out that my 8GB RAM laptop…

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