首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

gcloud每小时都在我的本地(OSX)开发人员机器上做什么?

gcloud是Google Cloud Platform(GCP)的命令行工具,用于管理和操作GCP上的云资源。在本地开发人员机器上,gcloud可以执行以下操作:

  1. 配置身份验证:gcloud可以帮助开发人员配置身份验证,以便访问GCP上的资源。开发人员可以使用gcloud命令行工具登录到他们的GCP帐号,并获取访问令牌,以便在本地进行开发和测试。
  2. 部署应用程序:使用gcloud,开发人员可以将他们的应用程序部署到GCP上的各种计算资源,如虚拟机实例、容器引擎、云函数等。开发人员可以使用gcloud命令行工具创建、管理和监控这些资源。
  3. 管理云服务:gcloud提供了一系列命令,用于管理GCP上的各种云服务,如数据库、存储、消息队列等。开发人员可以使用gcloud命令行工具创建、配置和管理这些云服务。
  4. 调试和监控:gcloud提供了一些调试和监控工具,用于帮助开发人员诊断和监控他们的应用程序在GCP上的运行情况。开发人员可以使用gcloud命令行工具查看日志、监控指标、调试代码等。
  5. 数据传输和同步:gcloud提供了一些命令,用于在本地开发人员机器和GCP之间进行数据传输和同步。开发人员可以使用gcloud命令行工具上传和下载文件、同步数据等。

总之,gcloud在本地开发人员机器上提供了一种方便的方式来管理和操作GCP上的云资源,以支持开发人员进行云计算相关的开发和测试工作。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云命令行工具:https://cloud.tencent.com/document/product/440/6176
  • 腾讯云虚拟机实例:https://cloud.tencent.com/document/product/213/495
  • 腾讯云容器服务:https://cloud.tencent.com/document/product/457/9116
  • 腾讯云云函数:https://cloud.tencent.com/document/product/583/9707
  • 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/document/product/236
  • 腾讯云对象存储:https://cloud.tencent.com/document/product/436
  • 腾讯云日志服务:https://cloud.tencent.com/document/product/614
  • 腾讯云监控服务:https://cloud.tencent.com/document/product/248
  • 腾讯云数据传输服务:https://cloud.tencent.com/document/product/571
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

google cloud--穷人也能玩深度学习

以前还不幸上了农企船,而目前主流深度学习框架都是使用cuda,用opencl速度大部分时候比直接跑cpu还慢。...所以如果看完后有同学觉得自己装机更方便的话记住不要买amd显卡(当然好像土豪也不会买amd显卡…),另外不差钱推荐双TITAN X ?...如果是执行预测任务是每1000次预测0.1美元,plus会员按每小时0.4美元收费(升级plus不要钱,就是会在帐号没钱时候自动扣信用卡钱)。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源,需要跑时候扔个命令让google cloud跑就是,而且不阻塞自己其它任何工作。跑过程中生成数据全部都会存储在存储分区中。 ?...# 总结 google cloud对于自家tensorflow支持可以算完美。如果学习是其它深度学习框架则需要使用传统云服务器方式,开虚拟机去跑任务。

2.9K100

超适合小项目的 K8S 部署策略

小 结 Kubernetes 并不是将一件事做到极致工具而是一个全方位解决方案,它取代了开发人员习惯使用许多技术和工具。...因此,我们可以拥有一个 3 个节点 Kubernetes 集群,价格与单个数字机器相同。 除了设置 GKE 之外,我们还需要添加一些防火墙规则,以允许外网点击我们节点 HTTP 端口。...本地设置 随着集群启动和运行,我们就可以对其进行配置。通过 cloud.google.com/sdk/docs 说明安装 gcloud 工具。...安装完成后,你可以通过运行以下命令进行设置: gcloud auth login 你还需安装 Docker,将其连接到 GCR ,方便你进行容器推送: gcloud auth configure-docker...你也可以按照此处说明安装和设置 kubectl (此工具适用于 Windows,OSX 或 Linux)。

2.3K30

【GPU陷入价格战】谷歌云可抢占GPU降价40%,P100每小时不到3块钱

今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价,P100价格每小时0.43美元,换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作时候都需要GPU,但对于那些需要的人来说,GPU是必不可少,越多越好。...今年早些时候,谷歌云平台宣布,可以将你GPU连接到谷歌云计引擎(Google Compute Engine)和Google Kubernetes Engine可抢占虚拟机(Preemptible...VMs)——谷歌云端抢占式虚拟机每小时固定费用只要0.015美元,将GPU使用价格降低了50%。...将可抢占GPU连接到自定义可抢占虚拟机(VM)中,你可以减少GPU VM虚拟CPU或主机内存量。此外,你还可以使用可抢占本地SSD与谷歌可抢占GPU进行低成本、高性能存储选择。...开始使用 要开始使用Google Compute Engine中可抢占GPU,只需在gcloud中添加--preemptible到你实例创建命令中,在REST API中指定scheduling.preemptible

2.1K30

如何分分钟构建强大又好用深度学习环境?

同样配置,AWS p2.xlarge 每小时收费 0.9 美元。太棒了! 这应该可以帮你在 Google Colab 尝试运行自己深度学习模型。...它为开发人员提供了一套用于在 GPU 探索数据、训练深度学习模型以及运行计算工作完整工具。...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员在谷歌计算引擎(Google Compute Engine)实例化包含流行深度学习和机器学习框架 VM 图像。...输入密码并验证后,函数会返回一个哈希值,这是你密码哈希值(本例中,输入密码实际就是单词「password」,你绝对不要用!)。将这个哈希值复制并保存下来,我们很快就会用到。...还有另一个选择,尤其是对 AWS 实例来说,那就是在本地实例用端口转发,通过本地机器浏览器来访问云端服务器笔记本。这也称为 SSH 隧道(tunneling)。 ?

2.7K60

TPU使用说明

为了计算该训练作业总费用,这家机器学习研究机构必须将以下几项相加在一起: 所有 Compute Engine 实例总费用 所有 Cloud TPU 资源总费用 资源 每小时每台机器价格(美元 )...抢占式 TPU 费用是每小时 $1.35,而非普通 TPU 每小时 $4.50。...资源 每小时每台机器价格(美元 ) 机器数量 计费小时数 各资源总费用 训练作业总费用 Compute Engine n1-standard-2 实例 $0.095 1 10 $0.95 - 抢占式...这里创建了一个名为tputesttpu。输入y确认创建。 ?...在删除时候没有加name,虽然命令行结果显示删除成功,但是后面在控制台查看资源使用情况,发现VM实例依旧存在。所以最保险办法是命令输完后,去控制台看看实例是否还存在。 ? ? 3.

1.9K20

谷歌开源模糊测试工具:ClusterFuzz 安装方法

谷歌内部实例运行在超过25,000台机器。 准确重复数据删除崩溃。 问题跟踪器全自动错误归档和关闭(仅限现在单轨)。 测试用例最小化。 通过二分法找回回归。...但是,也可以在没有这些依赖性情况下在本地运行。 虽然ClusterFuzz可以跨平台运行,但只能在Linux和macOS上进行开发。...(可选)登录 Google Cloud 帐户:如果您只是在本地运行 ClusterFuzz,则无需执行此操作。...如果您计划在生产环境中设置 ClusterFuzz,则应使用 gcloud 工具对您帐户进行身份验证: gcloud auth application-default login gcloud auth...5、安装其他依赖项 提供了一个脚本,用于在 Linux 和 macOS 安装所有其他开发依赖项。

1.5K20

GCP 的人工智能实用指南:第三、四部分

本地机器学习管道以及 AI 平台上核心组件是相似的,因此,应用开发人员很容易利用熟悉过程在 AI 平台上构建和部署模型。...创建一个 TensorFlow 应用并在本地运行 训练应用是根据开发人员偏好和项目的上下文构造。 但是,有一个推荐项目结构,可以确保各个项目之间一致性,并且不需要进行上下文开发人员训练。...使用gcloud命令时,依赖项可以放在本地计算机上,也可以放在 Cloud Storage 。 AI 平台按照它们在命令中出现顺序对这些依赖项进行分级。 需要将多个依赖项指定为以逗号分隔列表。...如果您以其他方式构建了 SavedModel,则可以将其放置在本地文件系统其他位置。...关于测试人员为何不能忽略对计算机教育和深度学习思考,有多种解释。 主要原因是这些程序从用于构造算法数据中学习。 由于机器学习应用几乎每天都在处理人类活动,因此错误可能导致严重损失。

6.6K10

推介7个CI CD(持续集成和持续部署)工具

该工具支持Windows,Mac OSX和各种Unix系统,可以使用本机系统软件包以及Docker进行安装,也可以在安装了Java Runtime Environment(JRE)任何机器独立安装。...对于建造1-5个建筑/天团队,以及私人数据中心或云计算,OSX价格起价为39美元/月,年度合同价格为每用户35美元/月。 还有一件事:Circle CI可以自动取消GitHub冗余构建。...还有一件事:TeamCity附带了一个gated提交选项,可以防止开发人员破坏版本控制系统中源代码。这是通过在提交之前远程运行构建以进行本地更改来完成。...之后,每次提交或推送都将触发具有三个阶段CI管道:构建,测试和部署。 每个构建可以分为多个作业,并且可以在多台机器并行运行。...Bamboo仪表板 最后想法 对更快和更短发布周期需求导致团队必须找到支持新软件交付方法工具和工作流程。每周甚至每天或每小时推动生产也意味着将新错误引入生产。

18K32

【干货】手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP

▌第二步:在云机器学习引擎训练TSwift 探测器 ---- ---- 可以在笔记本电脑训练这个模型,但这耗费大量时间和资源,导致电脑不能做其他工作。 云计算就是为了解决这个问题!...现在已经准备好所有的训练文件,可以使用gcloud命令来开始训练。 请注意,您需要在本地拷贝一份tensorcow / models / research并在该目录下运行以下训练脚本: ?...检查点文件第一行将告诉最新检查点路径,将从该检查点本地下载3个文件。每个检查点应该有一个.index,.meta和.data文件。...现在您已经准备好将模型部署到机器学习引擎上进行服务。首先,使用gcloud命令创建你模型: ? 然后通过将模型指向刚刚上传到云存储已保存模型ProtoBuf来创建模型第一个版本: ?...将模型部署到机器学习引擎:使用gcloud CLI将我模型部署到机器学习引擎 模型:https://cloud.google.com/ml-engine/docs/deploying-models

14.7K60

如何用TensorFlow和Swift写个App识别霉霉?

Taylor Swift 识别器 其实也可以在自己笔记本训练模型,但这会很耗时间。...现在准备开始训练了,通过 gcloud 命令行工具就可以。注意,你需要从本地克隆 tensorflow/models/research,从该目录中运行训练脚本。...在 train/bucket 中,可以看到从训练过程几个点中保存出了检查点文件: ? 检查点文件第一行会告诉我们最新检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...将它们保存在本地目录中,就可以使用Objection Detectionexport_inference_graph 脚本将它们转换为一个ProtoBuf。...现在我们准备将模型部署到 ML Engine ,首先用 gcloud 创建你模型: gcloud ml-engine models create tswift_detector 然后通过将模型指向你刚上传到

12.1K10

AutoML – 用于构建机器学习模型无代码解决方案

AutoML 是 Google Cloud Platform Vertex AI 一部分。Vertex AI 是用于在云构建和创建机器学习管道端到端解决方案。...如果你不知道你项目 ID,请运行以下代码以使用 gcloud 命令了解你 Google Cloud 项目 ID。...它如何帮助开发人员和数据科学家在其应用程序中快速有效地利用人工智能技术力量 经常问问题 Q1. AutoML 会取代数据科学家工作吗? 答:不,AutoML 不会取代数据科学家工作。...答:是的,任何人都可以使用 AutoML 并在 Google Cloud 构建机器学习模型。 Q4。谷歌云太贵了? 答:这取决于你要使用用例和云服务。 Q5....答:Vertex AI 是 Google Cloud ML 套件,为在云构建、部署和创建机器学习和人工智能管道提供端到端解决方案。AutoML 是 Vertex AI 组件之一。

39220

究竟什么是Java虚拟机(JVM)?

大家好,又见面了,是你们朋友全栈君。 我们都知道,在Windows,软件包后缀有exe,而苹果Mac OS X系统没有安装exe。...类似地,Mac OSX系统软件安装包是dmg后缀,不能安装在Windows系统。 为什么不能安装不同系统软件,因为操作系统底层实现是不同。...对于Windows系统,exe后缀软件代码被编译成能被Windows系统识别的机器代码。对于Mac OSX系统,最后将DMG后缀软件代码编译为Mac OSX系统识别的代码。...在这一点,Java虚拟机是一个翻译器。它被转换为Linux系统Linux机器代码来监视Linux系统,而转换为Windows系统Windows机器代码来监视Windows系统。...基本,最终将生成两个机器代码,Windows Code和MacCode,但是对于开发人员来说,他们只需要编写一次代码。Java虚拟机帮助开发人员进行重复性工作,这使得开发更加高效。

44750

TPU使用说明

为了计算该训练作业总费用,这家机器学习研究机构必须将以下几项相加在一起: 所有 Compute Engine 实例总费用 所有 Cloud TPU 资源总费用 资源 每小时每台机器价格(美元 )...抢占式 TPU 费用是每小时 $1.35,而非普通 TPU 每小时 $4.50。...资源 每小时每台机器价格(美元 ) 机器数量 计费小时数 各资源总费用 训练作业总费用 Compute Engine n1-standard-2 实例 $0.095 1 10 $0.95 - 抢占式...这里创建了一个名为tputesttpu。输入y确认创建。...在删除时候没有加name,虽然命令行结果显示删除成功,但是后面在控制台查看资源使用情况,发现VM实例依旧存在。所以最保险办法是命令输完后,去控制台看看实例是否还存在。

1.5K30

TPU使用说明

为了计算该训练作业总费用,这家机器学习研究机构必须将以下几项相加在一起: 所有 Compute Engine 实例总费用 所有 Cloud TPU 资源总费用 资源 每小时每台机器价格(美元 )...抢占式 TPU 费用是每小时 $1.35,而非普通 TPU 每小时 $4.50。...资源 每小时每台机器价格(美元 ) 机器数量 计费小时数 各资源总费用 训练作业总费用 Compute Engine n1-standard-2 实例 $0.095 1 10 $0.95 - 抢占式...如果是想在本地GPU跑的话,环境配置(以v100为例)如下: tensorflow-gpu 1.13 cuda10 cudnn 7.4.2 cuda10可以通过anaconda一键安装(可搜索"conda...cuda文件夹路径是/home/xinhe/cuda 进入bashrc文件里配置环境 source ~/.bashrc 大功告成,只需要输入如下命令即可开始在gpu运行AmoebaNet代码 python2

3.3K00

JVM系列第3讲:到底什么是虚拟机?

我们都知道在 Windows 系统上一个软件包装包是 exe 后缀,而这个软件包在苹果 Mac OSX 系统是无法安装。...类似地,Mac OSX 系统软件安装包则是 dmg 后缀,同样无法在 Windows 系统安装。 为什么不同系统软件无法安装,这是因为操作系统底层实现是不一样。...而 Mac OSX 系统来说,dmg 后缀软件代码最终编译成 Mac OSX 系统能识别的代码。 ? 系统软件无法通用是一个常见问题。...这时候 Java 虚拟机就是一个翻译官,在 Linux 系统翻译成 Linux 机器码给 Linux 系统听,在 Windows 系统翻译成 Windows 机器码给 Windows 系统听。...本质最终还是会生成 Windows Code 和 Mac Code 两份机器代码,但对于开发人员来说,却只需要写一次代码了。Java 虚拟机帮开发人员承担了重复工作,让开发效率更高了。

61430
领券