Vertex AI Workbench 문제 해결

이 페이지에서는 Vertex AI Workbench 사용 시 문제가 발생할 경우 도움이 될 수 있는 문제 해결 단계를 설명합니다.

Vertex AI의 다른 구성요소를 사용하는 데 도움이 필요하면 Vertex AI 문제 해결도 참조하세요.

이 페이지의 콘텐츠를 필터링하려면 주제를 클릭합니다.

유용한 절차

이 섹션에서는 유용한 절차에 대해 설명합니다.

SSH를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결

Cloud Shell에서 또는 Google Cloud CLI가 설치된 환경에서 다음 명령어를 입력하여 ssh를 통해 인스턴스에 연결합니다.

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

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID
  • ZONE: 인스턴스가 있는 Google Cloud 영역
  • INSTANCE_NAME: 인스턴스의 이름

역방향 프록시 서버에 다시 등록

사용자 관리 노트북 인스턴스를 내부 역방향 프록시 서버에 다시 등록하려면 사용자 관리 노트북 페이지에서 VM을 중지하고 시작하거나 ssh를 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

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

Docker 서비스 상태 확인

Docker 서비스 상태를 확인하려면 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

sudo service docker status

역방향 프록시 에이전트가 실행 중인지 확인

노트북 역방향 에이전트가 실행 중인지 확인하려면 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

# 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 서비스 상태 확인 및 로그 수집

Jupyter 서비스 상태를 확인하려면 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

sudo service jupyter status

Jupyter 서비스 로그를 수집하려면 다음을 실행합니다.

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

Jupyter 내부 API가 활성 상태인지 확인

Jupyter 내부 API가 활성 상태인지 확인하려면 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

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

Docker 서비스 다시 시작

Docker 서비스를 다시 시작하려면 사용자 관리 노트북 페이지에서 VM을 중지하고 시작하거나 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

sudo service docker restart

역방향 프록시 에이전트 다시 시작

역방향 프록시 에이전트를 다시 시작하려면 사용자 관리 노트북 페이지에서 VM을 중지하고 시작하거나 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

sudo docker restart proxy-agent

Jupyter 서비스 다시 시작

Jupyter 서비스를 다시 시작하려면 사용자 관리 노트북 페이지에서 VM을 중지하고 시작하거나 ssh를 사용하여 사용자 관리 노트북 인스턴스에 연결하고 다음을 입력합니다.

sudo service jupyter restart

인스턴스의 사용자 데이터 사본 만들기

인스턴스의 사용자 데이터 사본을 Cloud Storage에 저장하려면 다음 단계를 완료합니다.

Cloud Storage 버킷 만들기(선택사항)

인스턴스가 있는 동일한 프로젝트에서 사용자 데이터를 저장할 수 있는 Cloud Storage 버킷을 만듭니다. Cloud Storage 버킷이 이미 있으면 이 단계를 건너뜁니다.

  • 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.

사용자 데이터 복사

  1. 인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에서 파일 > 새로 만들기 > 터미널을 선택하여 터미널 창을 엽니다. 사용자 관리 노트북 인스턴스의 경우 대신 SSH를 사용하여 인스턴스 터미널에 연결할 수 있습니다.

  2. gsutil tool을 사용하여 사용자 데이터를 Cloud Storage 버킷에 복사합니다. 다음 예시 명령어는 인스턴스의 /home/jupyter/ 디렉터리에 있는 모든 파일을 Cloud Storage 버킷의 디렉터리에 복사합니다.

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

    다음을 바꿉니다.

    • BUCKET_NAME: Cloud Storage 버킷 이름
    • PATH: 파일을 복사할 디렉터리의 경로(예: /copy/jupyter/)