Résoudre les problèmes liés à Vertex AI Workbench

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 projet
  • ZONE : 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.

Copier vos données utilisateur

  1. 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.

  2. 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/