Creazione di un'istanza utilizzando un container personalizzato

Questa pagina descrive come creare un'istanza di Vertex AI Workbench basata su un container personalizzato.

Panoramica

Le istanze di Vertex AI Workbench supportano l'uso di un container personalizzato derivato da un container di base fornito da Google. Puoi modificare questo container di base per creare un'immagine container personalizzata e utilizzare questo container personalizzato per creare un'istanza Vertex AI Workbench.

Il container di base è configurato con un sistema operativo ottimizzato per i container nella macchina virtuale (VM) host. Il container di base fornisce pacchetti di data science preinstallati e configurazioni specifiche che consentono l'integrazione dell'istanza con Google Cloud.

Il container di base si trova in gcr.io/deeplearning-platform-release/workbench-container:latest.

Limitazioni

Tieni presente i seguenti limiti quando pianifichi il progetto:

  • Il container personalizzato deve essere derivato dal container di base fornito da Google (gcr.io/deeplearning-platform-release/workbench-container:latest). L'utilizzo di un container che non deriva dal container di base non è supportato e aumenta il rischio di problemi di compatibilità con i nostri servizi.

  • L'utilizzo di più di un container con un'istanza di Vertex AI Workbench non è supportato.

  • I metadati supportati per i container personalizzati da blocchi note gestiti dall'utente e da blocchi note gestiti possono avere un comportamento diverso se utilizzati con istanze di Vertex AI Workbench.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  4. Attiva l'API Notebooks.

    Abilita l'API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  7. Attiva l'API Notebooks.

    Abilita l'API

    8.

Ruoli obbligatori

Per assicurarti che il tuo account utente disponga delle autorizzazioni necessarie per creare un'istanza di Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concedere al tuo account utente il ruolo IAM Notebooks Runner (roles/notebooks.runner) per il progetto. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al tuo account utente le autorizzazioni richieste tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Creazione di un container personalizzato

Per creare un container personalizzato da utilizzare con le istanze di Vertex AI Workbench:

  1. Crea un container derivato derivato dall'immagine del container di base fornita da Google (gcr.io/deeplearning-platform-release/workbench-container:latest).

  2. Crea ed esegui il push del container su Artifact Registry. Utilizzerai l'URI del container quando crei l'istanza di Vertex AI Workbench. Ad esempio, l'URI potrebbe essere simile al seguente: gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE_NAME.

Crea l'istanza

Puoi creare un'istanza di Vertex AI Workbench basata su un container personalizzato usando gcloud CLI.

Prima di utilizzare qualsiasi dato di comando riportato di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

  • INSTANCE_NAME: il nome dell'istanza di Vertex AI Workbench; deve iniziare con una lettera seguita da un massimo di 62 lettere minuscole, numeri o trattini (-) e non può terminare con un trattino
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
  • LOCATION: la zona in cui vuoi che si trovi l'istanza
  • CUSTOM_CONTAINER_PATH: il percorso del repository di immagini container, ad esempio: gcr.io/PROJECT_ID/IMAGE_NAME
  • METADATA: metadati personalizzati da applicare a questa istanza. ad esempio, per specificare uno script post-avvio, puoi utilizzare il tag di metadati post-startup-script, nel formato: "--metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh"

Esegui questo seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=LOCATION \
    --container-repository=CUSTOM_CONTAINER_URL \
    --container-tag=latest \
    --metadata=METADATA

Windows (PowerShell)

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME `
    --project=PROJECT_ID `
    --location=LOCATION `
    --container-repository=CUSTOM_CONTAINER_URL `
    --container-tag=latest `
    --metadata=METADATA

Windows (cmd.exe)

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --location=LOCATION ^
    --container-repository=CUSTOM_CONTAINER_URL ^
    --container-tag=latest ^
    --metadata=METADATA

Per ulteriori informazioni sul comando per creare un'istanza dalla riga di comando, consulta la documentazione dell'interfaccia a riga di comando gcloud.

Accedi all'istanza

Puoi accedere all'istanza tramite un URL del proxy.

Dopo che l'istanza è stata creata e attiva, puoi ottenere l'URL del proxy utilizzando gcloud CLI.

Prima di utilizzare qualsiasi dato di comando riportato di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

  • INSTANCE_NAME: il nome della tua istanza di Vertex AI Workbench
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
  • LOCATION: la zona in cui si trova l'istanza

Esegui questo seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud workbench instances describe INSTANCE_NAME \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION | grep proxy-url

Windows (PowerShell)

gcloud workbench instances describe INSTANCE_NAME `
--project=PROJECT_ID `
--location=LOCATION | grep proxy-url

Windows (cmd.exe)

gcloud workbench instances describe INSTANCE_NAME ^
--project=PROJECT_ID ^
--location=LOCATION | grep proxy-url

proxy-url: 7109d1b0d5f850f-dot-datalab-vm-staging.googleusercontent.com

Il comando describe restituisce l'URL del proxy. Per accedere all'istanza, apri l'URL del proxy in un browser web.

Per ulteriori informazioni sul comando per descrivere un'istanza dalla riga di comando, consulta la documentazione dell'interfaccia a riga di comando gcloud.