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Udacity Deep Learning の課題に取り組んでいるときに、メモリの問題に遭遇しました。クラウド プラットフォームに切り替える必要があります。以前は AWS EC2 を使用していましたが、現在は Google Cloud Platform (GCP) を試してみたいと考えています。少なくとも 8GB のメモリが必要です。docker をローカルで使用する方法は知っていますが、クラウドで試したことはありません。

1. GCP で Tensorflow を実行する既製のソリューションはありますか?
2. そうでない場合、どのサービス (Compute Engine または Container Engine) を簡単に開始できますか?
3. 他のヒントも大歓迎です！

このブログ投稿に従って、新しい VM を作成し、GCP で Jupyter ノートブックを起動しようとしています。 https://medium.com/@kn.maragatham09/installing-jupyter-notebook-on-google-cloud-11979e40cd10 このエラー メッセージ の取得

ここのチュートリアルに従って、GCP に jupyter ノートブックをセットアップしました: https://towardsdatascience.com/running-jupyter-notebook-in-google-cloud-platform-in-15-min-61e16da34d52

ノートブックを正常に実行できますが、次の警告が表示されます:
警告: ノートブック サーバーはすべての IP アドレスをリッスンしており、暗号化を使用していません。これはお勧めできません。
警告: ノートブック サーバーはすべての IP アドレスをリッスンしており、認証を使用していません。これは非常に安全ではないため、お勧めできません。

これらの警告を取り除くにはどうすればよいですか? それらはチュートリアルにも表示されますが、安全を確保するためにそれらを持たないほうがよいでしょう。

ありがとう、

私は Google の AI Platform Notebook (現時点ではまだベータ版) をいじっています。sklearn_pandas に依存する python スクリプトをアップロードしましたが、次のエラーが発生しています。

次に、pip インストールを試みます。

カーネルを再起動しましたが、それでも同じ ImportError が発生します。sklearn pandas が実際にインストールされていることを確認するためにこれを行いました。

誰もこれを試しましたか？これまでgoogle colabを使っていましたが、こんなに苦労したことはありません。Google colab レベルのユーザー エクスペリエンスをこのベータ版に移植できれば素晴らしいことです。これは、特に sklearn_pandas だけでなく、一般的な python モジュールのインポートの問題である可能性があると思います。

Google Cloud AI Platform でノートブック インスタンスを作成しました。

非常に明白な何かが欠けているに違いありませんが、JupyterLab へのアクセス許可をユーザー アカウントに付与する方法を教えてください。自分の Google アカウントでは自分でアクセスできますが、Compute Engine 管理者が設定されていても、他のユーザーはアクセスできません。

ユーザーがインスタンスで [Open Jupyter Lab] をクリックすると、403 が表示されます。

ありがとう、