Execute cargas de trabalho de TPU num contentor do Docker

Os contentores Docker facilitam a configuração das aplicações combinando o seu código e todas as dependências necessárias num pacote distribuível. Pode executar contentores Docker em VMs de TPU para simplificar a configuração e a partilha das suas aplicações Cloud TPU. Este documento descreve como configurar um contentor Docker para cada framework de ML suportado pela Cloud TPU.

Prepare um modelo do PyTorch num contentor do Docker

Dispositivo TPU

  1. Crie uma VM do Cloud TPU

    gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
--zone=europe-west4-a \
--accelerator-type=v2-8 \
--version=tpu-ubuntu2204-base

  2. Estabeleça ligação à VM de TPU através de SSH

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name \
--zone=europe-west4-a

  3. Certifique-se de que ao seu Google Cloud utilizador foi concedido o papel de leitor do Artifact Registry. Para mais informações, consulte o artigo Conceder funções do Artifact Registry.

  4. Inicie um contentor na VM de TPU com a imagem noturna do PyTorch/XLA