Vertex AI Workbench のトラブルシューティング

このページでは、Vertex AI Workbench の使用中に問題が発生した場合に役立つトラブルシューティング手順について説明します。

Vertex AI のその他のコンポーネントの使用方法については、Vertex AI のトラブルシューティングをご覧ください。

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役に立つ手順

このセクションでは、役に立ちそうな手順について説明します。

SSH を使用してユーザー管理ノートブック インスタンスに接続する

SSH を使用してインスタンスに接続するには、Cloud Shell または Google Cloud CLI がインストールされている環境で次のコマンドを入力します。

gcloud compute ssh --project PROJECT_ID \
  --zone ZONE \
  INSTANCE_NAME -- -L 8080:localhost:8080

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID
  • ZONE: インスタンスが配置される Google Cloud のゾーン
  • INSTANCE_NAME: インスタンスの名前

Inverting Proxy サーバーに再登録する

ユーザー管理ノートブック インスタンスを内部 Inverting Proxy サーバーに再登録するには、ユーザー管理のノートブックのページから VM を停止して起動します。あるいは、SSH でユーザー管理ノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

cd /opt/deeplearning/bin
sudo ./attempt-register-vm-on-proxy.sh

Docker サービスのステータスを確認する

Docker サービスのステータスを確認するには、SSH でユーザー管理のノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

sudo service docker status

Inverting Proxy エージェントが実行されていることを確認する

ノートブックの Inverting Proxy エージェントが実行されているかどうかを確認するには、SSH でユーザー管理のノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

# 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

Jupyter サービスのステータスを確認してログを収集する

Jupyter サービスのステータスを確認するには、SSH でユーザー管理のノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

sudo service jupyter status

Jupyter サービスログを収集するには:

sudo journalctl -u jupyter.service --no-pager

Jupyter の内部 API がアクティブであることを確認する

Jupyter の内部 API がアクティブであることを確認するには、SSH でユーザー管理のノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

curl http://127.0.0.1:8080/api/kernelspecs

Docker サービスを再起動する

Docker サービスを再起動するには、ユーザー管理のノートブックのページから VM を停止して起動します。あるいは、SSH でユーザー管理ノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

sudo service docker restart

Inverting Proxy エージェントを再起動する

Inverting Proxy エージェントを再起動するには、ユーザー管理のノートブックのページから VM を停止して起動します。あるいは、SSH でユーザー管理ノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

sudo docker restart proxy-agent

Jupyter サービスを再起動する

Jupyter サービスを再起動するには、ユーザー管理のノートブックのページから VM を停止して起動します。あるいは、SSH でユーザー管理ノートブック インスタンスに接続して、次のように入力します。

sudo service jupyter restart

インスタンスのユーザーデータのコピーを作成する

インスタンスのユーザーデータを Cloud Storage にコピーするには、次の手順を完了します。

Cloud Storage バケットを作成する（省略可）

インスタンスが配置されているプロジェクトと同じプロジェクトに、ユーザーデータを保存する Cloud Storage バケットを作成します。すでに Cloud Storage バケットがある場合は、この手順をスキップします。

  • Create a Cloud Storage bucket: 
    gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME
     Replace BUCKET_NAME with a bucket name that meets the bucket naming requirements.

ユーザーデータをコピーする

  1. インスタンスの JupyterLab インターフェースで、[File] > [New] > [Terminal] を選択して、ターミナル ウィンドウを開きます。ユーザー管理ノートブック インスタンスの場合は、代わりに SSH を使用してインスタンスのターミナルに接続できます。

  2. gsutil tool を使用して Cloud Storage バケットにユーザーデータをコピーします。次のコマンドの例では、インスタンスの /home/jupyter/ ディレクトリから Cloud Storage バケット内のディレクトリにすべてのファイルをコピーします。

    gsutil cp -R /home/jupyter/* gs://BUCKET_NAMEPATH

    次のように置き換えます。

    • BUCKET_NAME: Cloud Storage バケットの名前。
    • PATH: ファイルをコピーするディレクトリのパス（例: /copy/jupyter/）