Amazon EC2 实例配置（深度学习）

1. 在 https://aws.amazon.com/cn/ 创建账号。

2. 在 https://console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?#Limits 上查看你的 EC2 服务上限报告。查找 p2.xlarge 实例类型的“当前上限”。默认情况下，AWS 规定用户可以运行的 p2.xlarge 实例数量上限是 0，这就导致你无法启动该实例。此时，你需要先提交提高上限请求，然后才能启动实例。在 EC2 Service Limits 页面点击“p2.xlarge”旁边的“请求提高上限”。一系列操作后，提交请求。

3. 转到 EC2 管理控制台 https://console.aws.amazon.com/ec2/v2/home

点击“启动实例”按钮。

点击“AWS Marketplace”

搜索 Deep Learning AMI with Source Code (CUDA 8, Ubuntu) AMI。

针对“Deep Learning AMI CUDA 8 Ubuntu Version”AMI 点击“选择”按钮。

过滤实例列表，仅显示“GPU 实例”

选择 p2.xlarge 实例类型

点击“查看并启动”按钮

4. 你将运行 Jupyter notebook，默认端口为“8888”。要访问此端口，你需要通过编辑安全组在 AWS 上打开此端口。

点击“编辑安全组”

选择“创建新的安全组”

将“安全组名称”设为“Jupyter”

点击“添加规则”

设置“自定义 TCP 规则”

将“端口范围”设为“8888”

将“来源”设为“任何地方”

最后点击“查看并启动”

5. AWS 将询问你是否要指定身份验证秘钥对。你需要指定，这样才能访问你的实例，因此选择“创建新的密钥对”并点击“下载密钥对”按钮。此操作会下载一个 .pem 文件，你需要此文件来访问你的实例。将 .pem 文件移到计算机上易于记住的安全位置；你将需要通过所选位置访问你的实例。