問題タブ [gcp-ai-platform-training]

だから私はコマンドラインでテンソルフローで書かれた画像分類器のためにGoogleクラウドのAIプラットフォームでトレーニングジョブを実行しようとしています:

しかし、エラーが発生し続けます:(gcloud.ai-platform.jobs.submit.training) User [myemail@gmail.com] does not have permission to access project [my_project] (or it may not exist): Permission denied on 'locations/value' (or it may not exist).

私は gcloud で (その電子メール アドレスを使用して) プロジェクトを所有しており、IAM ポリシー バインディングでプロジェクトに明示的にリンクされているため、これがどのように可能になるかわかりません。誰もこれを経験したことがありますか？

追加情報:

• 私は個人として gcloud を使用しています。組織は関与していません。したがって、IAM ポリシー バインディングでリンクされているメンバーは、私と gcloud サービス アカウントだけです。

• gcloud ai-platform local trainコードは、同じパラメータで ( を使用して) ローカルでトレーニングすると完全に機能します。

ipynb ファイルを .py に変換する方法はありますか

ファイル拡張子の変更方法を試しましたが、変換後の (.py) ファイルを実行できません。

ipynb ファイルを .py (nbconvert) に変換する方法も見ましたが、うまくいきませんでした。

----> (nbconvert メソッドは私のローカル マシンで機能しました)

しかし、GCP で操作を実行する必要があります (バケットに保存されているファイル)

以下は、ipynb を py に変換するために使用したコードです。これでは変換できません。

他の方法はありますか？

GCP -> IAM & admin -> Quotas ページで、us-central1 の Service "Compute Engine API NVidia V100 GPUs" は制限が 4 であることを示しています。しかし、以下のコマンドを使用して GCP AI プラットフォームでトレーニング ジョブを送信すると、エラーが発生しました。 V100 GPU の最大許容数は 2 です。

コマンドは次のとおりです。

エラーメッセージは次のとおりです。

Compute EngineのGPU のウェブページには、8 つの NVIDIA® Tesla® V100 GPU がゾーンus-central1-a、us-central1-b、us-central1-c、およびで利用可能であると記載されていますus-central1-f。私のデフォルト ゾーンは ですus-central1-c。

トレーニングに 4 つの V100 GPU をすべて使用するにはどうすればよいですか? ありがとう。

更新 1 (2020 年 1 月 14 日):このページでは、リージョンごとのクォータに合わせて増やす必要があるグローバル GPU クォータについて説明しています。しかし、Quota ページのどこにも見つかりませんでした。

Compute Engine のシステムとユーザーを保護するために、新しいプロジェクトにはグローバル GPU 割り当てがあり、サポートされているゾーンで作成できる GPU の総数が制限されます。GPU クォータをリクエストするときは、各リージョンで作成する GPU モデルのクォータと、すべてのゾーンのすべてのタイプの GPU の合計数に対する追加のグローバル クォータをリクエストする必要があります。

更新 2 (2020 年 1 月 14 日): GCP に連絡して、リージョンの割り当てに合わせてグローバル GPU の割り当てを増やしました。一部のプロジェクトではこれが必要ですが、私のプロジェクトではそれを行う必要はないと彼らは答えました。