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노트북 실행 예약

이 페이지에서는 Colab Enterprise에서 노트북 실행을 예약하는 방법을 보여줍니다.

개요

노트북을 즉시 한 번 실행하거나 반복 일정에 따라 실행하도록 예약할 수 있습니다.

노트북 실행을 예약할 때 런타임 템플릿을 선택합니다. Colab Enterprise는 이 런타임 템플릿을 사용하여 노트북을 실행하는 런타임을 만듭니다.

런타임은 노트북의 코드를 실행하고 Google Cloud 서비스 및 API에 액세스하는 데 특정 권한이 필요합니다.

런타임 템플릿 구성에 최종 사용자 인증 정보가 사용 설정되어 있으면 런타임은 사용자 인증 정보와 연결된 권한을 사용합니다.
최종 사용자 인증 정보가 사용 설정되지 않은 경우 노트북 실행을 예약할 때 서비스 계정을 지정해야 합니다. Colab Enterprise는 이 서비스 계정의 사용자 인증 정보를 사용하여 노트북을 실행합니다.

자세한 내용은 노트북 실행에 필요한 역할을 참고하세요.

Colab Enterprise에서 노트북 실행을 완료하면 결과가 공유 가능한 Cloud Storage 버킷에 저장됩니다.

제한사항

Colab Enterprise 런타임은 Compute Engine 할당량을 사용합니다. Compute Engine 할당 할당량 페이지를 참고하세요.

시작하기 전에

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

Enable the APIs

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노트북 실행 예약에 필요한 역할

사용자 계정에 Colab Enterprise에서 노트북 실행을 예약하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 사용자 계정에 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

Colab Enterprise 사용자 (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)
스토리지 관리자(roles/storage.admin)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 사용자 계정에 필요한 권한을 부여할 수도 있습니다.

필수 역할 하나 이상에 dataform.repositories.list 권한이 포함되어 있습니다. 프로젝트에서 dataform.repositories.list 권한이나 코드 생성자(roles/dataform.codeCreator) 역할을 부여받은 사용자는 Dataform API 또는 Dataform 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 해당 프로젝트의 코드 애셋 이름을 나열할 수 있습니다. 관리자가 아닌 사용자가 BigQuery Studio를 사용할 때 직접 만들었거나 공유받은 코드 애셋만 볼 수 있습니다.

노트북 실행에 필요한 역할

노트북을 실행하는 주 구성원에게는 특정 권한이 필요합니다. 주 구성원은 개요에 설명된 대로 사용자 계정 또는 지정된 서비스 계정입니다.

사용자에게 Colab Enterprise에서 노트북을 실행하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 사용자에게 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

노트북의 코드 뷰어 (roles/dataform.codeViewer)
프로젝트에 대한 로그 작성자(roles/logging.logWriter)
프로젝트에 대한 Monitoring 측정항목 작성자(roles/monitoring.metricWriter)
노트북에 대한 스토리지 기존 버킷 작성자 (roles/storage.legacyBucketWriter)
출력 버킷에 대한 스토리지 기존 객체 리더 (roles/storage.legacyObjectReader)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 Colab Enterprise에서 노트북을 실행하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

Colab Enterprise에서 노트북을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

노트북에 대한 dataform.locations.list
노트북에 대한 dataform.repositories.computeAccessTokenStatus
노트북에 대한 dataform.repositories.fetchHistory
노트북에 대한 dataform.repositories.fetchRemoteBranches
노트북에 대한 dataform.repositories.get
노트북에 대한 dataform.repositories.getIamPolicy
노트북에 대한 dataform.repositories.list
노트북에 대한 dataform.repositories.queryDirectoryContents
노트북에 대한 dataform.repositories.readFile
프로젝트에 대한 logging.logEntries.create 권한
프로젝트에 대한 logging.logEntries.route 권한
프로젝트에 대한 monitoring.metricDescriptors.create 권한
프로젝트에 대한 monitoring.metricDescriptors.get 권한
프로젝트에 대한 monitoring.metricDescriptors.list 권한
프로젝트에 대한 monitoring.monitoredResourceDescriptors.get 권한
프로젝트에 대한 monitoring.monitoredResourceDescriptors.list 권한
프로젝트에 대한 monitoring.timeSeries.create 권한
프로젝트에 대한 resourcemanager.projects.get 권한
프로젝트에 대한 resourcemanager.projects.list 권한
노트북에 대한 storage.buckets.get
노트북에 대한 storage.managedFolders.create
노트북에 대한 storage.managedFolders.delete
노트북에 대한 storage.managedFolders.get
노트북에 대한 storage.managedFolders.list
노트북에 대한 storage.multipartUploads.abort
노트북에 대한 storage.multipartUploads.create
노트북에 대한 storage.multipartUploads.list
노트북에 대한 storage.multipartUploads.listParts
노트북에 대한 storage.objects.create
노트북에 대한 storage.objects.delete
노트북에 대한 storage.objects.get
노트북에 대한 storage.objects.list
노트북에 대한 storage.objects.restore
노트북에 대한 storage.objects.setRetention

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 주 구성원에게 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

노트북 한 번 실행

한 번에 하나의 노트북을 실행하려면 Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI 또는 Vertex AI Python 클라이언트 라이브러리를 사용하면 됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise Notebooks 페이지로 이동합니다.

Notebooks로 이동
리전 메뉴에서 노트북이 포함된 리전을 선택합니다.
노트북 옆에 있는 노트북 작업 메뉴를 클릭하고 예약을 선택합니다.
일정 이름 필드에 일정의 이름을 입력합니다.
런타임 템플릿 목록을 클릭하고 런타임 템플릿을 선택합니다. 런타임 템플릿은 노트북을 실행하는 런타임의 사양을 결정합니다.
Run schedule(실행 일정)에서 One-off(일회성)를 선택하여 노트북 실행을 제출하는 즉시 노트북을 실행합니다.
Cloud Storage 출력 위치 필드 옆에 있는 찾아보기를 클릭하여 폴더 선택 대화상자를 엽니다.
Cloud Storage 버킷을 선택합니다. 또는 버킷을 만들려면 새 버킷 만들기를 클릭하고 대화상자를 완료합니다.
최종 사용자 인증 정보가 사용 설정되지 않은 런타임 템플릿을 선택한 경우 대화상자에 서비스 계정 필드가 포함됩니다. 서비스 계정 필드에 서비스 계정의 이메일 주소를 입력합니다.
제출을 클릭합니다.

노트북 실행이 즉시 시작됩니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

DISPLAY_NAME: 노트북 실행의 표시 이름입니다.
NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: 런타임의 컴퓨팅 구성을 지정하는 노트북 런타임 템플릿입니다.
NOTEBOOK_URI: 실행할 노트북의 Cloud Storage URI입니다.
OUTPUT_URI: 결과를 저장하려는 Cloud Storage 위치입니다.
USER_EMAIL: Google Cloud 리소스에 대한 노트북 실행의 액세스 권한을 지정하는 사용자 계정 이메일 주소입니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
REGION: 노트북이 실행될 리전입니다.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE \
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI \
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI \
    --user-email=USER_EMAIL \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows(PowerShell)

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" `
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE `
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI `
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI `
    --user-email=USER_EMAIL `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows(cmd.exe)

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" ^
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE ^
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI ^
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI ^
    --user-email=USER_EMAIL ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

명령줄에서 Colab Enterprise 노트북 실행을 관리하는 방법에 관한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참고하세요.

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 Python용 Vertex AI SDK를 설치하세요. Vertex AI Python 클라이언트 라이브러리는 Python용 Vertex AI SDK를 설치할 때 설치됩니다. 자세한 내용은 Python용 Vertex AI SDK API 참고 문서를 확인하세요.

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

notebook_service_client = aiplatform_v1beta1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

operation = notebook_service_client.create_notebook_execution_job(parent=PARENT, notebook_execution_job={
    "display_name": "my-execution-job",

    # Specify a NotebookRuntimeTemplate to source compute configuration from
    "notebook_runtime_template_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/notebookRuntimeTemplates/{template_id}",

    # Specify a Colab Enterprise notebook to run
    "dataformRepositorySource": {
        "dataformRepositoryResourceName": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/repositories/{repository_id}",
    },

    # Specify a Cloud Storage bucket to store output artifacts
    "gcs_output_uri": "gs://my-bucket/,

    # Specify the identity that runs the notebook
    "execution_user": {EMAIL},

    # Run as the service account instead
    # "service_account": "my-service-account",
})
print("Waiting for operation to complete...")
result = operation.result()

작업 실행 탭에서 완료된 노트북 실행의 결과를 볼 수 있습니다.

노트북 실행 예약

노트북 실행을 예약하려면 Google Cloud 콘솔, gcloud CLI 또는 Vertex AI Python 클라이언트 라이브러리를 사용하면 됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise Notebooks 페이지로 이동합니다.

Notebooks로 이동
리전 메뉴에서 노트북이 포함된 리전을 선택합니다.
노트북 옆에 있는 노트북 작업 메뉴를 클릭하고 예약을 선택합니다.
일정 이름 필드에 일정의 이름을 입력합니다.
런타임 템플릿 목록을 클릭하고 런타임 템플릿을 선택합니다. 런타임 템플릿은 노트북을 실행하는 런타임의 사양을 결정합니다.
실행 일정에서 반복을 선택하여 특정 시간 간격으로 노트북 실행을 예약합니다.
예약 대화상자를 작성합니다.
Cloud Storage 출력 위치 필드 옆에 있는 찾아보기를 클릭하여 폴더 선택 대화상자를 엽니다.
Cloud Storage 버킷을 선택합니다. 또는 버킷을 만들려면 새 버킷 만들기를 클릭하고 대화상자를 완료합니다.
최종 사용자 인증 정보가 사용 설정되지 않은 런타임 템플릿을 선택한 경우 대화상자에 서비스 계정 필드가 포함됩니다. 서비스 계정 필드에 서비스 계정의 이메일 주소를 입력합니다.
제출을 클릭합니다.

예약된 노트북 실행은 설정한 일정에 따라 자동으로 시작됩니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

DISPLAY_NAME: 일정의 표시 이름입니다.
CRON_SCHEDULE: 설정한 일정으로, unix-cron 형식입니다. 예를 들어 00 19 * * MON은 그리니치 표준시 기준 매주 월요일 오후 7시 (GMT)를 의미합니다.
NOTEBOOK_RUN_NAME: 이 일정에 의해 생성된 노트북 실행의 표시 이름입니다.
NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: 런타임의 컴퓨팅 구성을 지정하는 노트북 런타임 템플릿입니다.
NOTEBOOK_URI: 실행할 노트북의 Cloud Storage URI입니다.
OUTPUT_URI: 결과를 저장하려는 Cloud Storage 위치입니다.
USER_EMAIL: Google Cloud 리소스에 대한 노트북 실행의 액세스 권한을 지정하는 사용자 계정 이메일 주소입니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
REGION: 일정이 실행될 리전입니다.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE \
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME \
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE \
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI \
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI \
    --user-email=USER_EMAIL \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows(PowerShell)

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" `
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE `
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME `
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE `
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI `
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI `
    --user-email=USER_EMAIL `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows(cmd.exe)

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" ^
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE ^
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME ^
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE ^
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI ^
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI ^
    --user-email=USER_EMAIL ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

명령줄에서 Colab Enterprise 노트북 일정을 만드는 방법에 관한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참고하세요.

Python

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

schedules_service_client = aiplatform_v1beta1.ScheduleServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

schedule = schedules_service_client.create_schedule(parent=PARENT, schedule={
    "display_name": "my-notebook-schedule",

    # Time specification. TZ is optional.
    # cron = "* * * * *" to run it in the next minute.
    "cron": "TZ=America/Los_Angeles * * * * *",

    # How many runs the schedule will trigger before it becomes COMPLETED.
    # A Schedule in COMPLETED state will not trigger any more runs.
    "max_run_count": 1,
    "max_concurrent_run_count": 1,

    "create_notebook_execution_job_request": {
      "parent": PARENT,
      "notebook_execution_job": {
        "display_name": "my-execution-job",

        # Specify a NotebookRuntimeTemplate to source compute configuration from
        "notebook_runtime_template_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/notebookRuntimeTemplates/{template_id}",

        # Specify a Colab Enterprise notebook to run
        "dataformRepositorySource": {
            "dataformRepositoryResourceName": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/repositories/{repository_id}",
        },

        # Specify a Cloud Storage bucket to store output artifacts
        "gcs_output_uri": "gs://my-bucket/,


        # Specify the identity that runs the notebook
        "execution_user": {EMAIL},

        # Run as the service account instead
        # "service_account": "my-service-account",
    }
  }
})

Google Cloud 콘솔의 일정 탭에서 일정을 확인할 수 있습니다. 작업 실행 탭에서 완료된 노트북 실행의 결과를 볼 수 있습니다.

결과 보기

노트북 실행 결과를 보려면 Google Cloud 콘솔, gcloud CLI 또는 Vertex AI Python 클라이언트 라이브러리를 사용하면 됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise 실행 작업 페이지로 이동합니다.

실행 작업으로 이동
결과를 확인하려는 노트북 실행 옆에 있는 결과 보기를 클릭합니다.

노트북 실행 결과를 보여주는 읽기 전용 패널이 열립니다.
패널을 닫으려면 닫기를 클릭합니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
REGION: 노트북 실행 결과가 있는 리전입니다.
SCHEDULE_NAME: 결과를 볼 일정의 이름입니다. 모든 일정의 결과를 보려면 --filter 플래그를 생략합니다.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Windows(PowerShell)

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION `
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Windows(cmd.exe)

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION ^
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

명령줄에서 Colab Enterprise 노트북 실행을 나열하는 방법에 관한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참고하세요.

Python

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

notebook_service_client = aiplatform_v1beta1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

notebook_execution_jobs = notebook_service_client.list_notebook_execution_jobs(parent=PARENT)
notebook_execution_jobs

검색 결과 삭제

노트북 실행 중 하나에서 결과를 삭제하려면 Google Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하면 됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise 실행 작업 페이지로 이동합니다.

실행 작업으로 이동
결과를 삭제하려는 노트북 실행을 선택합니다.
삭제를 클릭합니다.
삭제를 확인하려면 확인을 클릭합니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

NOTEBOOK_RUN_ID: 삭제하려는 노트북 실행의 ID입니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
REGION: 노트북 실행이 있는 리전입니다.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows(PowerShell)

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows(cmd.exe)

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

명령줄에서 Colab Enterprise 노트북 실행을 삭제하는 방법에 관한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참고하세요.

노트북 실행이 포함된 Cloud Storage 버킷에 액세스 권한을 제공하여 노트북 실행 결과를 공유할 수 있습니다. 이 액세스 권한을 제공하면 동일한 Cloud Storage 버킷의 다른 리소스에 대한 액세스 권한도 사용자에게 부여됩니다 (보안 고려사항 참고).

자세한 내용은 Cloud Storage 공유 및 공동작업 페이지를 참고하세요.

보안 고려사항

노트북 실행 결과는 Cloud Storage 버킷에 노트북 (IPYNB) 파일로 저장됩니다. 이 버킷에 대한 액세스 권한을 부여할 때는 다음 사항을 고려하세요.

버킷에 액세스할 수 있는 모든 사용자는 노트북 파일의 코드와 노트북 실행 결과를 볼 수 있습니다.
버킷의 콘텐츠를 변경할 수 있는 사용자는 누구나 노트북 파일의 콘텐츠를 변경할 수 있습니다.

개인 사용자 인증 정보를 사용하도록 일정이 구성된 경우 지정된 사용자만 일정을 수정하거나 일정을 트리거할 수 있습니다.

서비스 계정을 사용하도록 일정이 구성된 경우 서비스 계정에 iam.serviceAccounts.actAs 권한이 있는 사용자만 일정을 수정하거나 일정을 트리거할 수 있습니다.

일정 세부정보 보기

일정에 대한 다음과 같은 정보를 볼 수 있습니다.

일정이 결과를 저장하는 Cloud Storage 버킷입니다.
시작 시간 및 종료 시간
빈도입니다.

일정 세부정보를 보려면 Google Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하면 됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise 일정 페이지로 이동합니다.

일정으로 이동
일정 이름을 클릭합니다.

일정 세부정보 페이지가 열립니다.
일정 페이지로 돌아가려면 이전 페이지로 돌아가기를 클릭합니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

SCHEDULE: 일정 ID입니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
REGION: 일정이 있는 리전입니다.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud colab schedules describe SCHEDULE \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows(PowerShell)

gcloud colab schedules describe SCHEDULE `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows(cmd.exe)

gcloud colab schedules describe SCHEDULE ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

명령줄에서 Colab Enterprise 일정을 보는 방법에 관한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참고하세요.

일정 일시중지, 재개 또는 삭제하기

일정을 일시중지, 재개 또는 삭제하려면 Google Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하면 됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Colab Enterprise 일정 페이지로 이동합니다.

일정으로 이동
일정을 선택합니다.
일시중지, 다시 시작 또는 삭제를 클릭합니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

ACTION: pause, resume, delete 중 하나입니다.
SCHEDULE_ID: 일정 ID입니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
REGION: 일정이 있는 리전입니다.

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows(PowerShell)

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows(cmd.exe)

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

명령줄에서 Colab Enterprise 일정을 관리하는 방법에 관한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참고하세요.

다음 단계

런타임 및 런타임 템플릿을 자세히 알아봅니다.
런타임 템플릿 생성 방법을 알아봅니다.
노트북에서 Google Cloud 서비스 및 API에 액세스하는 방법을 자세히 알아보세요.

노트북 실행 예약

개요

제한사항

시작하기 전에

노트북 실행 예약에 필요한 역할

노트북 실행에 필요한 역할

필수 권한

노트북 한 번 실행

콘솔

gcloud

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

Windows(PowerShell)

Windows(cmd.exe)

Python

노트북 실행 예약

콘솔

gcloud

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

Windows(PowerShell)

Windows(cmd.exe)

Python

결과 보기

콘솔

gcloud

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

Windows(PowerShell)

Windows(cmd.exe)

Python

검색 결과 삭제

콘솔

gcloud

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

Windows(PowerShell)

Windows(cmd.exe)

노트북 실행 결과 공유

보안 고려사항

일정 세부정보 보기

콘솔

gcloud

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

Windows(PowerShell)

Windows(cmd.exe)

일정 일시중지, 재개 또는 삭제하기

콘솔

gcloud

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

Windows(PowerShell)

Windows(cmd.exe)

다음 단계