Sebelum Anda memulai Ray on Vertex AI, ikuti langkah-langkah untuk menyiapkan project Google dan Vertex AI SDK untuk Python:
Ikuti langkah-langkah di bagian Menyiapkan project dan lingkungan pengembangan guna menyiapkan penagihan project Anda, menginstal gcloud CLI, dan mengaktifkan Vertex AI API.
Prasyarat: Anda harus mengetahui cara mengembangkan program menggunakan Ray open source.
Ray on Vertex AI SDK untuk Python yang digunakan di sini adalah versi Vertex AI SDK untuk Python yang menyertakan fungsi Ray Client, konektor Ray BigQuery, pengelolaan cluster Ray di Vertex AI, dan prediksi di Vertex AI.
Jika Anda menggunakan Ray on 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 on 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 2.33 # 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.
(Opsional) Jika berencana membaca dari BigQuery, Anda harus membuat set data BigQuery baru atau menggunakan set data yang ada.
(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 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.
(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 mem-build image kustom, lihat Mengemas software di dokumentasi Docker.
(Opsional) Jika Anda menentukan jaringan VPC saat membuat cluster Ray di Vertex AI, sebaiknya gunakan jaringan VPC mode otomatis dalam project Anda. Jaringan VPC mode kustom dan beberapa jaringan VPC dalam project yang sama tidak didukung dan dapat menyebabkan pembuatan cluster gagal.
Mengamankan cluster
Ikuti panduan dan praktik terbaik 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 berita keamanan GCP-2024-020.
Lokasi yang didukung
Tabel Ketersediaan fitur untuk pelatihan model Kustom mencantumkan lokasi yang tersedia untuk Ray on Vertex AI.