TensorFlowを使った新しい実験プロジェクトを始めたくて,丁度いいLinuxマシンが欲しかった.いまのMacBook Airでやっても良いけれど,計算量が多いので一気にPC本体が熱くてうるさくなるので嫌だった.
そんなに大掛かりなことをやる訳ではないけれど,TensorFlowでの学習中はマシンを他のことに使えなくなってしまうくらいMacBookの動作がもっさりしてしまう.
そのうちGoogle Cloud MLが一般公開されるだろうから,それまでのつなぎとしてGoogle Compute Engine を使うことにした.
- Machine Type: n1-standard-1
- Virtual CPUs: 1
- Memory: 3.75GB
- 永続化ディスク: 10GB
- OS: Debian
という構成で借りた.GCEのインスタンスは,使用した時間分(VMインスタンスを起動していた時間分)だけ課金される.停止させている間はディスクのぶんだけで済む. 今回の構成は,万一1ヶ月起動しっぱなしだったとしても29ドルくらい*1.これくらいの額だと失敗したときも安心.
さっきSSHして
- git
- pyenv
- virtualenv
- TensorFlow 0.10
をインストールしてきたので開発準備は整った.
IDE PyCharmでPythonを書いてVMで動かしたい場合は,手元のMacBookで書いたものを更新の度にSFTP転送するか,git push / pull するしかないのだろうか. それとも,VM上のPythonファイルを直接編集しているような気分になれる凄い機能とかあるのだろうか
*1:GCPのウェブUIでVMインスタンスを作成するときに予算が提示される