Melakukan penyiapan untuk Ray di Vertex AI

Sebelum Anda memulai menggunakan Ray di Vertex AI, ikuti langkah-langkah untuk menyiapkan project Google dan Vertex AI SDK untuk Python:

  1. Ikuti langkah-langkah di bagian Menyiapkan project dan lingkungan pengembangan untuk menyiapkan penagihan bagi project Anda, menginstal gcloud CLI, dan mengaktifkan Vertex AI API.

    Mengaktifkan Vertex AI API

  2. Prasyarat: Anda harus mengetahui cara mengembangkan program menggunakan Ray open source.

  3. Ray on Vertex AI SDK untuk Python yang digunakan di sini adalah versi Vertex AI SDK untuk Python yang mencakup fungsi Ray Client, konektor Ray BigQuery, pengelolaan cluster Ray di Vertex AI, dan prediksi pada Vertex AI.

    • Jika Anda menggunakan Ray di Vertex AI di Konsol Google Cloud, notebook Colab Enterprise akan memandu Anda melalui proses penginstalan Vertex AI SDK untuk Python setelah Anda membuat cluster Ray.

    • Jika Anda menggunakan Ray di Vertex AI di Vertex AI Workbench atau lingkungan Python interaktif lainnya, instal Vertex AI SDK untuk Python:

      # The latest image in the Ray cluster includes Ray 2.9
      # The latest supported Python version is Python 3.10.
      $ pip install google-cloud-aiplatform[ray]

      Setelah Anda menginstal SDK, mulai ulang kernel sebelum Anda mengimpor paket.

  4. (Opsional) Jika berencana untuk membaca dari BigQuery, Anda perlu membuat set data BigQuery baru atau menggunakan set data yang sudah ada.

  5. (Opsional) Untuk mengurangi risiko pemindahan data yang tidak sah dari Vertex AI, Anda dapat mengaktifkan Kontrol Layanan VPC dan menentukan jaringan VPC saat membuat cluster. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kontrol Layanan VPC dengan Vertex AI.

    Jika mengaktifkan Kontrol Layanan VPC, Anda tidak akan dapat menjangkau resource di luar perimeter, seperti file dalam bucket Cloud Storage.

  6. (Opsional) Untuk menggunakan image container kustom, hosting image tersebut di Artifact Registry. Image kustom memungkinkan Anda menambahkan dependensi Python yang tidak disertakan dengan image container bawaan. Untuk membuat image kustom, lihat Mengemas software Anda di dokumentasi Docker.

  7. (Opsional) Jika Anda menentukan jaringan VPC saat membuat cluster Ray di Vertex AI, sebaiknya miliki satu jaringan VPC mode otomatis dalam project Anda. Anda mungkin akan mengalami masalah jika menggunakan jaringan VPC mode kustom atau beberapa jaringan VPC untuk membuat cluster dalam project yang sama.

Mengamankan cluster Anda

Ikuti praktik terbaik dan panduan Ray, termasuk menjalankan kode tepercaya di jaringan tepercaya, untuk mengamankan workload Ray Anda. Deployment ray.io di instance cloud Anda termasuk dalam model tanggung jawab bersama.

Untuk informasi selengkapnya tentang praktik terbaik Google Cloud, lihat buletin keamanan GCP-2024-020.

Lokasi yang didukung

Tabel Ketersediaan fitur untuk pelatihan model Kustom mencantumkan lokasi yang tersedia untuk Ray on Vertex AI.

Langkah selanjutnya