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Deep Learning com Google Cloud!

Uma excelente maneira de começar a treinar seus modelos de deep learning com máquinas e placas de vídeo poderosas sem precisar gastar dinheiro é com os serviços da Google Cloud. Qualquer um com um cartão de crédito pode conseguir mais de mil reais em créditos na plataforma ( 300 dólares americanos ) para utilização dos serviços.

Primeiro de tudo, entre com a sua conta do google em https://cloud.google.com e peça seu teste grátis. Você precisará de um cartão de crédito, mas até o momento em que escrevemos este artigo, você só será cobrado caso autorize, após o consumo de todos os créditos.

Existe um pequeno porém aqui. Em todas as contas que eu testei, eu nunca tive este problema, porém usuários reportaram que as vezes, em contas novas, a Google restringe a criação de máquinas com placas de vídeo poderosas, e consequentemente caras. Caso isso aconteça, envie um email para o suporte da Google, solicitando a liberação. Se você for um estudante ou um pesquisador, não esqueça de mencionar isso, já que certamente faciliará muito o processo :)

Uma vez que tudo esteja resolvido, crie um novo projeto e logo depois vá até o menu Create Instance e personalize a sua máquina. Não esqueça que quanto melhor a máquina, mais cara ela será.

Não esqueça de clicar no botão personalizar para que você possa selecionar as placas de vídeos para a máquina.

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Feito isso, você pode acessá-la clicando no botão SSH. Uma vez dentro dela, não se esqueça de instalar tudo o que você precisa para o seu projeto. Também vale lembrar que as máquinas não vem com os drivers da NVIDIA CUDA instalados por padrão, então caso você instale o tensorflow e semelhantes sem instalar os drivers da nvidia antes e tentar utilizar as placas de vídeo para o processamento, certamente encontrará erros.

Editado 29/12/2018 às 21:51 A leitora Renata Marchese surgiu com a excelente ideia de utilizar a seguinte imagem:

Intel® optimized Deep Learning Image: TensorFlow 1.12.0 m15 (with Intel® MKL-DNN/MKL and CUDA 10.0)
A Debian based image with TensorFlow (With CUDA 10.0 and Intel® MKL-DNN, Intel® MKL) plus Intel® optimized NumPy, SciPy, and scikit-learn

imagem

em vez da imagem de ubuntu, já que essa imagem já vem com todos os drivers e tudo mais que é necessário para poder ir direto ao ponto e rodar seus modelos de deep learning sem nenhuma dor de cabeça. Honestamente, tenho muito o que agradecer à Renata, já que essa imagem fica lá no finzinho da lista, e provavelmente ainda me passaria despercebida por alguns anos.

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Sobre Lucas Meine

Software developer and entrepreneur. Always studying to improve my knowledge, to overcome new challenges and to do my best in every creation
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