无法在 Google Cloud Platform 中创建 Jupyter Notebook 实例

Question

我正在尝试使用 GPU 在 Google Cloud Platform 中创建一个简单的 Jupyter 笔记本：

• 名称：PyTorch
• 地区：us-west1（俄勒冈）
• 区域：us-west1-b
• 操作系统”Debain 9
• 环境：PyTorch 1.4（使用 Intel (R) MKL-DNN/MKL）
• 机器类型：n1-standard-4（4vCPU，15GB RAM）
• GPU类型：NVIDIA Tesla K80
• GPU 数量：1
• 为我自动安装 NVIDIA GPU 驱动程序
• 启动盘类型：标准永久盘
• 以 GB 为单位的启动磁盘大小：100
• 数据盘类型：标准永久盘
• 数据盘大小（GB）：100
• Google 管理的密钥
• 网络：默认
• 子网：默认
• 外部 IP（自动）
• 访问 JupyterLab（服务帐户）
• 使用 Compute Engine 默认服务帐号

按“创建”后，它返回到实例列表。 它显示加载，刷新后消失。 当我创建一个没有 GPU 的 Jupiter 笔记本时，它成功了。 我的猜测是我需要申请 GPU 配额。 为此，我转到配额页面，看到 NVIDIA K80 GPU 的 Compute Engine API 是“24 个配额中的 1 个已达到限制”。 当我按下所有引号时，我看到每个人的当前使用量为 0 7 天峰值使用量为 1 fo for us-west1 和限制为 1。我无法选择任何复选框。

我该如何解决这个问题？ 谢谢！

Answer 1

要编辑您的配额，您必须具有 serviceusage.quotas.update 权限，默认情况下该权限位于：所有者、编辑者和配额管理员角色。 如果设置了，我可能会问一个愚蠢的问题，但是您的帐户是高级帐户吗？ 据我所知，您不能修改免费试用帐户的配额。