인스턴스의 특정 버전 만들기

이 페이지에서는 Vertex AI Workbench 인스턴스의 특정 버전을 만드는 방법을 설명합니다.

특정 버전을 생성하려는 이유

Vertex AI Workbench 인스턴스에 코드 또는 애플리케이션과 호환되는 소프트웨어가 있는지 확인하려면 특정 버전을 만드는 것이 좋습니다.

Vertex AI Workbench 인스턴스 이미지는 자주 업데이트되며 사전 설치된 소프트웨어 및 패키지의 특정 버전은 버전마다 다릅니다.

특정 Vertex AI Workbench 버전에 관한 자세한 내용은 Vertex AI 출시 노트를 참고하세요.

Vertex AI Workbench 인스턴스의 특정 버전을 만든 후 업그레이드할 수 있습니다. 인스턴스를 업그레이드하면 사전 설치된 소프트웨어 및 패키지가 업데이트됩니다. 자세한 내용은 인스턴스 환경 업그레이드를 참고하세요.

시작하기 전에

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Notebooks API.

    Enable the 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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Notebooks API.

    Enable the API

    8.

특정 버전 만들기

Google Cloud 콘솔 또는 Google Cloud CLI를 사용하여 특정 버전의 Vertex AI Workbench 인스턴스를 만들 수 있습니다.

콘솔

Vertex AI Workbench 인스턴스의 특정 버전을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 인스턴스를 만들 때 환경 섹션에서 이전 버전 사용을 선택합니다.

  2. 버전 목록을 클릭하고 버전을 선택합니다. 버전 번호는 M 형식과 출시 버전 번호로 구성됩니다(예: M123).

  3. 인스턴스 만들기 대화상자의 나머지 부분을 완료한 후 만들기를 클릭합니다.

    Vertex AI Workbench에서 인스턴스를 만들고 자동으로 시작합니다. 인스턴스를 사용할 수 있으면 Vertex AI Workbench에서 JupyterLab 열기 링크를 활성화합니다.

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

  • INSTANCE_NAME: Vertex AI Workbench 인스턴스의 이름입니다. 문자로 시작해야 하고 이어서 최대 62자의 소문자, 숫자 또는 하이픈(-)이 와야 하며 하이픈으로 끝나서는 안 됩니다.
  • PROJECT_ID: 프로젝트 ID입니다.
  • LOCATION: 인스턴스를 배치할 영역
  • VM_IMAGE_NAME: 이미지 이름입니다. 사용 가능한 이미지 이름 목록을 가져오려면 get-config 명령어를 사용하세요.
  • MACHINE_TYPE: 인스턴스 VM의 머신 유형

  • METADATA: 이 인스턴스에 적용할 커스텀 메타데이터. 예를 들어 시작 후 스크립트를 지정하려면 post-startup-script 메타데이터 태그를 다음 형식으로 사용할 수 있습니다. --metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=LOCATION \
    --vm-image-project="cloud-notebooks-managed" \
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME \
    --machine-type=MACHINE_TYPE \
    --metadata=METADATA

Windows(PowerShell)

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME `
    --project=PROJECT_ID `
    --location=LOCATION `
    --vm-image-project="cloud-notebooks-managed" `
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME `
    --machine-type=MACHINE_TYPE `
    --metadata=METADATA

Windows(cmd.exe)

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --location=LOCATION ^
    --vm-image-project="cloud-notebooks-managed" ^
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME ^
    --machine-type=MACHINE_TYPE ^
    --metadata=METADATA

명령줄에서 인스턴스를 만드는 명령어에 대한 자세한 내용은 gcloud CLI 문서를 참조하세요.

Vertex AI Workbench에서 인스턴스를 만들고 자동으로 시작합니다. 인스턴스를 사용할 수 있으면 Vertex AI Workbench에서 Google Cloud 콘솔에 JupyterLab 열기 링크를 활성화합니다.

다음 단계