Fehlerbehebung bei Vertex AI Workbench

Auf dieser Seite werden Schritte zur Fehlerbehebung beschrieben, die bei Problemen mit Vertex AI Workbench hilfreich sein können.

Informationen zur Verwendung anderer Komponenten von Vertex AI finden Sie unter Fehlerbehebung für Vertex AI.

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Alle Vertex AI Workbench-Instanzen Verwaltete Notebooks Nutzerverwaltete Notebooks

Nützliche Vorgehensweisen

In diesem Abschnitt werden Verfahren beschrieben, die für Sie hilfreich sein könnten.

SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen

Verwenden Sie SSH, um eine Verbindung zu Ihrer Instanz herzustellen. Geben Sie dafür folgenden Befehl in Cloud Shell oder in einer Umgebung ein, in der das Google Cloud CLI installiert ist.

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

Dabei gilt:

• PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID
• ZONE: Die Google Cloud-Zone, in der sich die Instanz befindet.
• INSTANCE_NAME: Der Name Ihrer Instanz.

Beim Inverting-Proxy-Server neu registrieren

Wenn Sie die nutzerverwaltete Notebookinstanz noch einmal beim internen Inverting-Proxy-Server registrieren möchten, können Sie die VM auf der Seite Nutzerverwaltete Notebooks anhalten und starten oder SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen, und dann Folgendes eingeben:

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

Docker-Dienststatus überprüfen

Prüfen Sie den Docker-Dienststatus, indem Sie SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen, und dann Folgendes eingeben:

sudo service docker status

Prüfen, ob der Backverting-Proxy-Agent ausgeführt wird

Sie können prüfen, ob der Notebook-Inverting-Proxy-Agent ausgeführt wird. Stellen Sie dazu mit SSH eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz her und geben Sie Folgendes ein:

# 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-Dienststatus prüfen und Logs erfassen

Prüfen Sie den Jupyter-Dienststatus, indem Sie SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen, und dann Folgendes eingeben:

sudo service jupyter status

So erfassen Sie Jupyter-Dienstlogs:

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

Prüfen, ob die interne Jupyter API aktiv ist

Sie können prüfen, ob die interne Jupyter API aktiv ist. Stellen Sie dazu mit SSH eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz her und geben Sie Folgendes ein:

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

Starten Sie den Docker-Dienst neu

Sie können den Docker-Dienst neu starten, indem Sie die VM über die Seite Nutzerverwaltete Notebooks anhalten und starten oder SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen, und dann Folgendes eingeben:

sudo service docker restart

Reverse-Proxy-Agent neu starten

Wenn Sie den Inverting-Proxy-Agent neu starten möchten, können Sie die VM über die Seite Nutzerverwaltete Notebooks anhalten und starten oder SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen, und dann Folgendes eingeben:

sudo docker restart proxy-agent

Jupyter-Dienst neu starten

Sie können den Jupyter-Dienst neu starten, indem Sie die VM über die Seite Nutzerverwaltete Notebooks anhalten und starten oder SSH verwenden, um eine Verbindung zu Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz herzustellen, und dann Folgendes eingeben:

sudo service jupyter restart

Kopie der Nutzerdaten auf einer Instanz erstellen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Kopie der Nutzerdaten Ihrer Instanz in Cloud Storage zu speichern.

Hinweis: Sie benötigen Terminalzugriff auf die Instanz. Der Terminalzugriff wird beim Erstellen einer Instanz manuell festgelegt. Die Einstellung für den Terminalzugriff kann nach dem Erstellen der Instanz nicht mehr geändert werden.

Cloud Storage-Bucket erstellen (optional)

Erstellen Sie in dem Projekt, in dem sich Ihre Instanz befindet und einen Cloud Storage-Bucket, in dem Sie Ihre Nutzerdaten speichern können. Wenn Sie bereits einen Cloud Storage-Bucket haben, überspringen Sie diesen Schritt.

• Cloud Storage-Bucket erstellen:

  gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME

  Ersetzen Sie BUCKET_NAME durch einen Bucket-Namen, der den Anforderungen für Bucket-Namen entspricht:

Nutzerdaten kopieren

1. Wählen Sie auf der JupyterLab-Benutzeroberfläche Ihrer verwalteten Notebookinstanz Datei >Neu > Terminal aus, um ein Terminalfenster zu öffnen. Bei nutzerverwalteten Notebookinstanzen können Sie stattdessen mit SSH eine Verbindung zum Terminal Ihrer Instanz herstellen.

2. Verwenden Sie gsutil tool, um Ihre Nutzerdaten in einen Cloud Storage-Bucket zu kopieren. Mit dem folgenden Beispielbefehl werden alle Dateien aus dem Verzeichnis /home/jupyter/ Ihrer Instanz in ein Verzeichnis in einem Cloud Storage-Bucket kopiert.

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

   Dabei gilt:

   • BUCKET_NAME: Der Name Ihres Cloud Storage-Buckets.
   • PATH: Der Pfad zu dem Verzeichnis, in das Sie Ihre Dateien kopieren möchten, z. B. /copy/jupyter/.