Cette page décrit les étapes de dépannage qui vous aideront si vous rencontrez des problèmes lors de l'utilisation de Vertex AI Workbench.
Consultez également la page Résoudre les problèmes liés à Vertex AI pour obtenir de l'aide sur l'utilisation d'autres composants de Vertex AI.
Cliquez sur l'une des catégories ci-après pour filtrer le contenu de cette page :
Procédures utiles
Cette section décrit des procédures qui pourraient vous être utiles.
Utiliser SSH pour se connecter à une instance de notebooks gérés par l'utilisateur
Utilisez ssh pour vous connecter à votre instance en saisissant la commande suivante dans Cloud Shell ou dans tout environnement dans lequel Google Cloud CLI est installé.
gcloud compute ssh --project PROJECT_ID \
--zone ZONE \
INSTANCE_NAME -- -L 8080:localhost:8080
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projetZONE
: zone Google Cloud dans laquelle se trouve votre instance.INSTANCE_NAME
: nom de l'instance
Se réenregistrer auprès du serveur de proxy d'inversion
Pour réenregistrer l'instance de notebooks gérés par l'utilisateur auprès du serveur de proxy d'inversion interne, vous pouvez arrêter et démarrer la VM à partir de la page Notebooks gérés par l'utilisateur, ou utiliser shh pour vous connecter à l'instance de notebooks gérés par l'utilisateur et saisir la commande suivante :
cd /opt/deeplearning/bin sudo ./attempt-register-vm-on-proxy.sh
Vérifier l'état du service Docker
Pour vérifier l'état du service Docker, vous pouvez utiliser ssh pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisir la commande suivante :
sudo service docker status
Vérifier que l'agent de proxy inverse est en cours d'exécution
Pour vérifier si l'agent de proxy inverse du notebook est en cours d'exécution, utilisez ssh pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisissez la commande suivante :
# Confirm Inverting Proxy agent Docker container is running (proxy-agent) sudo docker ps # Verify State.Status is running and State.Running is true. sudo docker inspect proxy-agent # Grab logs sudo docker logs proxy-agent
Vérifier l'état du service Jupyter et collecter les journaux
Pour vérifier l'état du service Jupyter, vous pouvez utiliser ssh pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisir la commande suivante :
sudo service jupyter status
Pour collecter les journaux du service Jupyter, procédez comme suit :
sudo journalctl -u jupyter.service --no-pager
Vérifier que l'API interne Jupyter est active
Pour vérifier que l'API interne Jupyter est active, vous pouvez utiliser SSH pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisir la commande suivante :
curl http://127.0.0.1:8080/api/kernelspecs
Redémarrer le service Docker
Pour redémarrer le service Docker, vous pouvez arrêter et démarrer la VM à partir de la page Notebooks gérés par l'utilisateur, ou utiliser ssh pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisir la commande suivante :
sudo service docker restart
Redémarrer l'agent de proxy inverse
Pour redémarrer l'agent de proxy inverse, vous pouvez arrêter et démarrer la VM à partir de la page Notebooks gérés par l'utilisateur ou utiliser ssh pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisir la commande suivante :
sudo docker restart proxy-agent
Redémarrer le service Jupyter
Pour redémarrer le service Jupyter, vous pouvez arrêter et démarrer la VM à partir de la page Notebooks gérés par l'utilisateur ou utiliser ssh pour vous connecter à votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, puis saisir la commande suivante :
sudo service jupyter restart
Créer une copie des données utilisateur sur une instance
Pour stocker une copie des données utilisateur d'une instance dans Cloud Storage, suivez la procédure suivante.
Créer un bucket Cloud Storage (facultatif)
Dans le même projet que celui où se trouve votre instance, créez un bucket Cloud Storage dans lequel vous pouvez stocker vos données utilisateur. Si vous disposez déjà d'un bucket Cloud Storage, ignorez cette étape.
-
Créez un bucket Cloud Storage :
gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME
RemplacezBUCKET_NAME
par un nom qui répond aux conditions requises pour le nom des buckets :
Copier vos données utilisateur
Dans l'interface JupyterLab de votre instance, sélectionnez Fichier > Nouveau > Terminal pour ouvrir une fenêtre de terminal. Pour les instances de notebooks gérés par l'utilisateur, vous pouvez vous connecter au terminal de votre instance à l'aide de SSH.
Utilisez
gsutil tool
pour copier vos données utilisateur dans un bucket Cloud Storage. L'exemple de commande suivant copie tous les fichiers du répertoire/home/jupyter/
de votre instance dans un répertoire situé dans un bucket Cloud Storage.gsutil cp -R /home/jupyter/* gs://BUCKET_NAMEPATH
Remplacez les éléments suivants :
BUCKET_NAME
: nom du bucket Cloud Storage.PATH
: chemin d'accès au répertoire dans lequel vous souhaitez copier vos fichiers, par exemple :/copy/jupyter/