测试专用 IP 地址的对等互连连接

本指南介绍如何测试一个训练作业可以访问网络中的专用 IP。首先，您需要在 VPC 网络和 AI Platform Training 之间创建专用连接。

概览

设置此测试包含两个部分：

• 在网络中设置端点。
• 提交测试训练作业以访问该端点。

设置端点

如需设置端点，请在网络中的虚拟机实例上设置本地服务器。

1. 在 VPC 网络中创建一个 Compute Engine 实例。
2. 检查防火墙规则，确保它们不会限制来自 AI Platform Training 网络的入站流量。如果是这样，请添加一条规则，以确保 AI Platform Training 网络可以访问您为 AI Platform Training（和其他服务提供方）预留的 IP 地址范围。

3. 找到虚拟机的专用 IP 地址：

   • 转到“虚拟机实例”页面
   • 转到实例的虚拟机实例详情页面，然后找到该页面上列出的内部 IP 地址。

   • 设置实例的名称，并运行以下 gcloud 命令：

     INSTANCE_NAME="your-instance-name"
     gcloud compute instances describe $INSTANCE_NAME \
       --format="value(networkInterfaces.networkIP)"
     

4. 通过 SSH 连接到您的虚拟机并安装 Node JS。

5. 复制示例 Node JS 代码并填写您的专用 IP 地址：

    const http = require('http');
    // Fill in the value of your vm's private IP
    const hostname = 'your_private_ip';
    const port = 3000;
    const server = http.createServer((req, res) => {
              res.statusCode = 200;
              res.setHeader('Content-Type', 'text/plain');
              res.end('Hello World ' + req.url + '\n');
    });
    server.listen(port, hostname, () => {
              console.log('Server running at http://${hostname}:${port}/');
    });
    ```
   

6. 运行服务器：

   nodejs hw.js
   

7. 断开虚拟机 SSH 连接以提交训练作业。

提交测试训练作业

此训练作业不会训练模型，而是访问端点以验证 AI Platform Training 是否可以访问网络中的专用 IP 地址。

1. 复制示例 Python 训练应用以提交到 AI Platform Training。

2. 更新代码以包含您的专用 IP 地址：

   import logging
   import os
   import sys
   def main():
     # Fill in the value of your vm's private IP
     hostname = "your_private_ip"
     response = os.system("curl http://" + hostname + ":3000/you_can_write_your_name_here")
     if response == 0:
       print(hostname, "is up!")
       logging.info("%s is up; Peering successful!", hostname)
       sys.exit(0)
     else:
       logging.error("%s is down; Peering failed!", hostname)
       sys.exit(1)
   if __name__ == "__main__":
     logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)
     main()
   

3. 创建一个 config.yaml 以指定网络。如果您使用的是共享 VPC，请使用您的 VPC 宿主项目的编号。

   确保网络名称的格式正确无误：

   PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")
   NETWORK=your-network-name
   
   cat << EOF > config.yaml
   trainingInput:
     scaleTier: BASIC
     network: projects/$PROJECT_NUMBER/global/networks/$NETWORK
   EOF
   

4. 将作业提交到 AI Platform Training：

   BUCKET_NAME=your_bucket_name
   JOB_ID='test_vpc_peering_job'
   
   gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_ID \
     --module-name trainingcode.test_peering \
     --stream-logs \
     --runtime-version 1.15 \
     --job-dir gs://$BUCKET_NAME/$JOB_ID \
     --region us-central1 \
     --package-path trainingcode/ \
     --config config.yaml
   

   您的作业应该会成功并输出“对等互连成功”，这表明您已与 AI Platform Training 建立对等互连连接。