AzureのData Science Virtual Machineを使ってみる
今回は前回登録したAzure for Studentsを使って、学生の無料クレジットの100ドルを使ってメモリを多く使う数値解析プログラムを動かすためのVMを借りてみます。
VMの作成
Azure画面のVirtual MachinesからVMを作成することはできますが、今回Python、Jupyter環境を使用したいので、[+ リソースの作成]から「Data Science Virtual Machine」を検索し選択します。
これにより、JupyterHubやAnaconda Python 3.5 等が最初からインストールされた状態でVMを作成できます。
VMのタイプについてですが、どうやら学生アカウントでは選択できるタイプに制限がかかっているようです。
巨大なメモリを搭載しているVMを選択しようとすると、クォータが足りないというエラーがでます。Azureではサービスの使用制限をクォータという値で管理しているようです。
参考URL : https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-subscription-service-limits
いろいろ試した結果、学生アカウントで使える最もメモリの大きいVMは東南アジアリージョンなどで使える「Standard G2」(CPU4coreメモリ56GB)のようです。
このように設定し、このVMで使うユーザー名やSSHキーなどを入力すれば作成できます。JupyterHubのポートなどが最初から解放されているので本当に楽です。
使用料金は1時間約150円とのことです。使用していない間はちゃんと停止しましょう。
JupyterHubの利用
VMの作成が終わると同時に環境構築はほぼ終わりです。
- ユーザーのパスワードを設定
- JupyterHubのSSLの設定
をすればブラウザから[VMのIPアドレス:8000]でJupyterが使えるようになります。
わーい56GBメモリ環境だ〜！！数値解析プログラムを実行するぞー
おや？？
？？？？？？？？
足りませんでした。
