Google Cloud Platform IAM, i don't receive the invitation mail as a member
my partner added me as a member in a GCP project, with computer engine Admin role, but i didn't receive any invitation email. we have already checked in spam folder. i tried also to acc https://console.cloud.google.com/invitation?project=PROJECT_NAME&account=EMAIL&memberEmail=EMAIL but it given me this error:
GCP Artifact Registry に push したら denied: Permission "artifactregistry.repositories.downloadArtifacts" のエラー - pospomeのプログラミング日記
GCP Artifact Registry に push したら以下のエラーが発生した。 権限の設定ミスっぽいエラーだけど、それっぽい権限を付けてもエラーは解消されなかった。 denied: Permission "artifactregistry.repositories.downloadArtifacts" denied on resource "xxx" (or it may not exist) エラーの原因は Artifact Registry へのリクエストを認証するためのコマンドである "gcloud auth configure-docker" が間違っていることだった。 Container Registry では以下のように認証するが・・・ gcloud auth configure-docker https://cloud.google.com/container-re
VSCode+RemoteDevelopment+GCEでリモート開発環境を構築する。 | hatakoya memo
Articles VSCode+RemoteDevelopment+GCEでリモート開発環境を構築する。GCP Cloud BuildをGitHubと連携させて、ビルド結果をSlackで通知するFramework Cycle.jsExpressFlutterJavax validation with KotlinReact: NextReact: nwbReact StorybookReactSpring JPASpring Boot / KafkaSpring WebFluxSpring FrameworkSoftware / Service Circle CIDockerDockerHubGitGit HubHelmIntelliJ IDEAJSON ServerKubernetesVerdaccioVSCodeMiddleware MySQLCouchbaseRabbitMQKafk
GCPでできるだけ安くディープラーニング
私は仕事でも趣味でもディープラーニングをしています。趣味ではいつもGoogle Colaboratoryを使ってお金をかけずにディープラーニングしていたのですが、Colabは1日12時間ほどしかGPUを使えず、しかも頻繁に学習タスクを回していると弱いGPUしか利用できなくなるので、進捗があまりよくありませんでした。そこで、お金を使って進捗を出すことを考えました。 Google Cloud Platform（GCP）なら、ちょっと弱めのGPU（Tesla T4）を1時間あたり約12円で借りられます。これならまあ趣味の予算で可能だと感じたので実際にやってみたのですが、GCPは思った以上に複雑で、わかりづらい点が多くありました。そこでこのブログでは、GCPに登録するところから、１コマンドでディープラーニングできる環境を構築するまでの方法を紹介します。 手順Google Cloud Platfor
［速報］Google、1エクサフロップを超える性能を持つ「TPU v4」発表、Google史上最高性能のシステム。Google I/O 2021
Googleは、5月19日未明に開催したオンラインイベント「Google I/O 2021」で、同社が開発した新たなAI専用のシステム「TPU v4」を発表しました。 参考：Google、機械学習専用の第三世代プロセッサ「TPU 3.0」を発表。Google初の液冷システム採用。Google I/O 2018 「Pod」と呼ばれる1つのシステム単位あたり4096個のチップが搭載され、チップは超高速なネットワークで接続されています。 これによりPodは1エクサフロップを超える高い演算性能を実現。Google CEOのサンダー・ピチャイ氏は「私たちにとって歴史的マイルストーンだ」と次のように基調講演で話しました。 「This is the fastest system, we ever deployed at Google. Historic milestone for us.」（これまでGo
GCP Projectを消しちゃった話 - 839の日記
この記事は「本番環境でやらかしちゃった人 Advent Calendar 2019」の7日目です。 qiita.com 個人の趣味でやっていたやらかしなので、あまり大した内容ではありませんがご容赦ください。。 背景 趣味で運用していたVPSのサーバをGKEに移そうとしていました。 段階的に移行を進めていたため問題が発生した時点ではapp群はVPSで動いており、Cloud DNSのみGCPに移行済みな状態でした。 なぜ起こったのか Firebaseのプロジェクトを消してしまい、それに伴ってGCP側のプロジェクトも消えてしまいました。 背景に記載した通り、段階的に移行を進めていたことと以下のような理由が重なり消した直後は気づいていませんでした。 HTTPアクセスによる外形監視を入れていなかったため、VPS上のサービスが接続不可になっていることに気づかなかった VPS上のプロセス監視(macke
1時間で出来るWordPress環境構築(※永久無料・・・だった)【※2020/7/1より約300円/月が有料になります】 - Qiita
個人用メモです。 !! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。著者はもうWordPressを使用しておりません。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 2019/9/26追記 2020年1月1日より静的IPが有料になる旨Googleから発表がありました。 $0.004/時間=最大約300円/月が有料となります。 それ以外の部分についても無料でなくなり次第記事を更新してまいります。 情報: @mattn 様 2020/3/20追記 まだ請求額が0円だったので「あれ？」って思って調べたら、上記の静的IP有料の変更は1/1から反映されてるものの、キャンペーンで2020/4/1までは割引されている事に気がついたので注釈追記しました。ちなみに割引されなかった
ZOZO大忘年会でFirebaseを使った1,000人規模のリアルタイムアンケートを費用2円で制作した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はZOZOテクノロジーズ TECH BLOGにも同じ内容で投稿しています。よろしければ他の記事もご覧ください。 こんにちは！ ZOZOテクノロジーズ フロントエンドエンジニアの高橋（ニックネームはQ）です（@anaheim0894） 昨年12/26、毎年年末に行われる大忘年会（ZOZOCAMP2018）で、グループ会社も含めた1,000人規模でのリアルタイムアンケートを、FirebaseとVue.jsを使って制作しました。 当日会場にて弊社の昨年の事業紹介や、「楽しく働く」というコンセプトの動画を流し、動画の合間で質問をし動画と
AutoML Vision と RasPi でリビングのいろいろな音を認識する
Cloud AutoML Vision は、画像とその分類ラベルをクラウドにアップロードするだけで画像認識の機械学習モデルを作成できるサービス。ラーメン二郎のどんぶり画像から 95% 精度で店舗を当てたりできる高性能だけど、機械学習のディープな知識や経験がなくても使える。 で、これでまず試してみたかったのが、音の認識だ。画像じゃなくて音。 2 年くらい前に、画像認識用の CNN を使って音声を認識する論文が Microsoft Research から出てて、へぇーっと思った。スペクトログラムっていう、よく犯罪捜査で出てくる声紋のアレを使って音を画像にして、その模様から音の特徴を認識する。 CNN で音声認識（Microsoft Research）なるほどなあ。。つまり、世の中のどんなデータでも、捉えたい特徴を画像の特徴として表せれば、画像認識で識別できる……ってことだ。 そして、AutoM
Introducing PyTorch across Google Cloud | Google Cloud Blog
Rajen ShethDirector of Product Management, Cloud AI In conjunction with today’s release of PyTorch 1.0 Preview, we are broadening support for PyTorch throughout Google Cloud’s AI platforms and services. PyTorch is a deep learning framework designed for easy and flexible experimentation. With the release of PyTorch 1.0 Preview, the framework now supports a fully hybrid Python and C/C++ front-end as
【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、
Running Jupyter notebooks on GPU on Google Cloud
Surprisingly, I have not found similar instructions on getting this set up on Google Cloud. Their Cloud Datalab product currently does not seem to run directly on a GPU enabled machine. Hope that changes soon. Here are the steps I followed. These steps assume you have your gcloud tools already updated (or you could use Cloud Shell). $ gcloud components update && gcloud components install betaStep
グーグルの機械学習／AIへの取り組みを支える「AIファーストデータセンター」とは
米グーグルが開発者向けイベント「Google I/O 17」で、同社のコンシューマー向けサービスにAI／機械学習を広範に適用、これによってサービスプロダクトを相互に結び付け、システマチックに進化させていることをアピールした。その裏にはもちろん、TensorFlowとGoogle Cloud Platformがある。同社は機械学習処理を高速化する「Cloud TPU」、Androidデバイス上のAI処理のための「TensorFlow Lite」について、併せて紹介した。 2017年5月17日（米国時間）、「Google I/O 17」初日の基調講演で、Google CEOのSundar Pichai（スンダ―・ピチャイ）氏は「モバイルファースト」の後の流れとして「AIファースト」を推進しているとあらためて宣言。全てのサービスプロダクトでAIを活用し、それぞれのサービスを進化させていると述べた
Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
Google Cloud ML EngineをJupyterから簡単に使えるMagic - Qiita
Cloud ML Engineへ学習JobをJupyterから簡単に投げたいなぁと思い、そんなJupyter用 Magic Command Extensionを作りました。 Jupyterで書いたモデルを、Runすればクラウド上で実行することができます。 こんな感じ。 Cloud ML Engineとは 簡単に言えばTensorFlowの学習や予測JobをCloud上で実行できるマネージドな環境です。一般的にはDistributed TensorFlowで大規模に学習をさせるケースが多いかと思いますが、私のようにメインマシンがMacBookでGPUも使えない環境の場合は、GPUを気軽に使えるリモートの環境として重宝しています。 また、GCEとは違ってJobが終われば自動で立ち下がるため、インスタンス落とし忘れで課金が大変な事になる心配もありません。 準備 Google Cloud SDKの
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「AutoML Vision 事例 〜 AutoML Visionでラーメン二郎全店舗識別を試す 〜」
Troubleshoot your Cloud TPU workflow | Google Cloud
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP
Running on Google Cloud found : No module named tensorflow.tensorboard · Issue #392 · tensorflow/tensorboard
マンガ全文検索システムの構築 - builderscon tokyo 2017
