Wie richte ich TensorFlow in der Google Cloud ein?

Question

Wie richte ich einen TensorFlow in der Google Cloud ein? Ich verstehe, wie Sie eine Google Compute Engine-Instanz erstellen und TensorFlow lokal ausführen. und ein recent Google blog post legt nahe, dass es sollte ein Weg sein, um eine Google Compute Engine-Instanz zu erstellen und TensorFlow Anwendungen in der Cloud laufen:

Machine Learning-Projekte kommen in vielen Größen, und wie wir gesehen haben mit unserem Open-Source-Angebot TensorFlow, Projekte müssen oft skalieren . Einige kleine Aufgaben werden am besten mit einer lokalen Lösung behandelt, die unter Desktop ausgeführt wird, während große Anwendungen sowohl die Skalierung als auch die Zuverlässigkeit einer gehosteten Lösung erfordern. Google Cloud Machine Learning zielt darauf ab, den gesamten Bereich zu unterstützen und einen nahtlosen Übergang von lokalen zu Cloud-Umgebungen zu bieten.

Auch wenn ich ein bisschen viel in der Lektüre dieses, es der Fall sein muss, gegeben, was Plattformen wie Microsofts Azure Angebot im Wettbewerb, dass es einen Weg gibt TensorFlow Anwendungen einzurichten (entwickelt vor Ort und „nahtlos "In die Cloud übertragen, vermutlich mit GPUs" in der Google-Cloud.

Zum Beispiel möchte ich lokal in meiner IDE tuning die Funktionen und Code für mein Projekt, begrenzte Ausbildung und Validierung dort laufen, und schieben Sie den Code regelmäßig in die Cloud, um dort mit (beliebig) größer zu trainieren Ressourcen, und speichern und laden Sie dann das trainierte Modell herunter. Oder vielleicht noch besser, einfach die Graphen (oder Teile von Graphen) in der Cloud mit abstimmbaren Ressourcen ablaufen lassen.

Gibt es eine Möglichkeit, dies zu tun; ist einer geplant? Wie richte ich TensorFlow in der Google Cloud ein?

Answer 1

Dies ist immer noch in begrenzter Vorschau. Das Beste, was Sie tun können, ist, sich anzumelden und zu hoffen, dass Sie sich für die Vorschau entscheiden.

https://cloud.google.com/ml/

Edit: CloudML ist jetzt in der öffentlichen Beta, so dass jeder es ohne Anmeldung und Zugriff anfordert verwenden kann. Wir hoffen, dass Sie es versuchen! Wir haben ein Tag für Fragen: google-cloud-ml.

Answer 2

Ich würde Ihnen vorschlagen, dieses Tutorial zu folgen, die Sie Schritt für Schritt führt:

https://www.youtube.com/watch?v=N422_CYuzZg

Hier ist der Hauptartikel ist das Konto einzurichten usw.

https://cloud.google.com/solutions/machine-learning-with-financial-time-series-data

Answer 3

Wie beschrieben auf der Kubernetes blog, können Sie TensorFlow auf Kubernetes laufen. Es verlinkt zu "a step-by-step tutorial, die Ihnen zeigt, wie Sie den TensorFlow-Serving-Docker-Container erstellen, um das Inception-v3-Bildklassifizierungsmodell zu bedienen", das Sie an Ihre eigene TensorFlow-Workload anpassen können sollten. Sie können Google Container Engine verwenden, um Kubernetes in der Cloud von Google auszuführen.

Oder, wie Aaron erwähnte, können Sie versuchen, sich für einen frühen Zugriff auf das CloudML-Produkt von Google anzumelden.