使用自定义容器创建用户管理的笔记本实例

使用自定义容器创建用户管理的笔记本实例

Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本已弃用。自 2025 年 1 月 30 日起，我们将终止对用户管理的笔记本的支持，并且将不再支持创建用户管理的笔记本实例。现有实例仍然可以正常使用，但我们将不再提供补丁、更新和升级。如需继续使用 Vertex AI Workbench，我们建议您将用户管理的笔记本实例迁移到 Vertex AI Workbench 实例。

您可以基于自定义容器创建用户管理的笔记本实例。使用自定义容器，您可以根据自己的具体需求自定义用户管理的笔记本环境。容器必须可供您的 Google Cloud 服务账号访问，并通过端口 8080 提供服务。我们建议您创建一个派生自 Deep Learning Containers 映像的容器，因为这些映像已配置为与用户管理的笔记本兼容。

自定义容器内核的更新方式

Vertex AI Workbench 在以下情况下为您的内核拉取最新容器映像：

• 创建实例时。

• 升级实例时。

• 启动实例时。

实例停止后，自定义容器内核不会保留，因此每次启动实例时，Vertex AI Workbench 都会拉取最新版本的容器映像。

如果在发布新版本的容器时实例正在运行，则在您停止并启动实例后，实例的内核才会更新。

准备工作

在创建用户管理的笔记本实例之前，您必须拥有 Google Cloud 项目并为该项目启用 Notebooks API。

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. 启用 Notebooks API。

   启用 API

5. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。

   注意：如果您不打算保留在此过程中创建的资源，请创建新的项目，而不要选择现有的项目。完成本教程介绍的步骤后，您可以删除所创建的项目，并移除与该项目关联的所有资源。

   转到“项目选择器”

6. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

7. 启用 Notebooks API。

   启用 API

8. 如果您计划在用户管理的笔记本实例中使用 GPU，请查看 Google Cloud 控制台中的配额页面，确保您的项目中有足够的 GPU 可用。如果配额页面上未列出 GPU，或者您需要额外的 GPU 配额，您可以申请增加配额。请参阅 Compute Engine 资源配额页面的申请增加配额。

所需的角色

如果您已创建项目，则需要具有项目的 Owner (roles/owner) IAM 角色，该角色可提供所有必需的权限。跳过此部分并开始创建用户管理的笔记本实例。如果您未自行创建项目，请继续阅读本部分。

如需确保您的用户账号具有创建 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本实例所需的权限，请让您的管理员向您的用户账号授予项目的以下 IAM 角色：

• Notebooks Admin (roles/notebooks.admin)
• Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理访问权限。

您的管理员还可以通过自定义角色或其他预定义角色向您的用户账号授予所需的权限。

确保您的自定义容器已准备就绪

确保您有一个自定义容器可供您的 Google Cloud 服务账号访问。如需了解如何通过 Deep Learning Containers 映像创建自定义容器，请参阅创建派生容器。

使用自定义容器创建实例

如需使用自定义容器创建用户管理的笔记本实例，请完成以下步骤：

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到用户管理的笔记本页面。 或者转到 notebook.new (https://notebook.new) 并跳过下一步。

   进入“用户管理的笔记本”

2. 点击  新建。

3. 点击高级选项。

4. 在创建实例页面的详细信息部分中，为新实例提供以下信息：

   • 名称：新实例的名称
   • 区域和可用区：为新实例选择区域和可用区。为获得最佳网络性能，请选择与您的地理位置最近的区域。 查看可用的用户管理的笔记本位置。

5. 在环境部分的环境字段中，选择自定义容器。

6. 在 Docker 容器映像字段中，通过以下方式之一添加 Docker 容器映像：

   • 输入 Docker 容器映像路径。例如，如需将 TensorFlow 2.12 容器映像与来自 Deep Learning Containers 的加速器结合使用，请输入 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310。
   • 点击选择，从 Artifact Registry 添加 Docker 容器映像。然后，在存储容器映像的 Artifact Registry 标签页上，将项目更改为包含容器映像的项目，并选择容器映像。

7. 完成其余选择，或保留其默认设置。如需详细了解这些设置，请参阅创建具有特定属性的用户管理的笔记本实例。

8. 点击创建。Vertex AI Workbench 会根据您的自定义容器为您创建一个用户管理的笔记本实例。

后续步骤

• 了解如何将容器映像推送到 Artifact Registry。如果您推送到 Artifact Registry 的容器映像派生自 Deep Learning Containers 映像，则可以在创建用户管理的笔记本实例时使用这些容器映像。
• 阅读编写 Dockerfile 的最佳实践，详细了解如何修改自定义容器。