crea un'istanza di Vertex AI Workbench

crea un'istanza di Vertex AI Workbench

Questa pagina mostra come creare un'istanza di Vertex AI Workbench utilizzando la console Google Cloud o l'interfaccia a riga di comando Google Cloud. Durante la creazione dell'istanza, puoi configurare l'hardware, il tipo di crittografia, la rete e altri dettagli.

Prima di iniziare

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.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the 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. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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

7. Enable the Notebooks API.

   Enable the API

Crea un'istanza

Puoi creare un'istanza di Vertex AI Workbench utilizzando la console Google Cloud, gcloud CLI o Terraform:

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Istanze.

   Vai a Istanze

2. Fai clic su  Crea nuovo.

3. Nella finestra di dialogo Nuova istanza, fai clic su Opzioni avanzate.

4. Nella finestra di dialogo Crea istanza, nella sezione Dettagli, fornisci le seguenti informazioni per la nuova istanza:

   • Nome: fornisci un nome per la nuova istanza. Il nome deve iniziare con una lettera seguita da un massimo di 62 lettere minuscole, numeri o trattini (-) e non può terminare con un trattino.
   • Regione e Zona. Seleziona una regione e una zona per la nuova istanza. Per ottenere le migliori prestazioni della rete, seleziona la regione geograficamente più vicina a te. Consulta le località di Vertex AI Workbench disponibili.
   • Etichette: facoltative. Fornisci etichette chiave-valore personalizzate per l'istanza.
   • Tag: facoltativo. Fornisci tag per l'istanza.

5. Nella sezione Ambiente, fornisci quanto segue:

   • Versione: utilizza la versione più recente o una precedente delle istanze di Vertex AI Workbench.
   • Script post-avvio: facoltativo. Fai clic su Sfoglia per seleziona uno script da eseguire una volta, dopo la creazione dell'istanza. Il percorso deve essere un URL o un percorso Cloud Storage, ad esempio: gs://PATH_TO_FILE/FILE_NAME.
   • Metadati: facoltativo. Fornisci chiavi dei metadati personalizzati per l'istanza.

6. Nella sezione Tipo di macchina, specifica quanto segue:

   • Tipo di macchina: seleziona il numero di CPU e la quantità di RAM per la nuova istanza. Vertex AI Workbench fornisce un costo mensile per ogni tipo di macchina selezionato.

   • GPU: facoltativo. Se vuoi GPU, seleziona il tipo di GPU. e Numero di GPU per la nuova istanza. Il tipo di acceleratore scelto deve essere disponibile nella zona dell'istanza. Per informazioni sulla disponibilità degli acceleratori per zona, vedi Regioni e zone GPU la disponibilità del servizio. Per informazioni sulle diverse GPU, consulta GPU su Compute Engine.

     Seleziona Installa automaticamente il driver GPU NVIDIA.

     Nota: puoi modificare il tipo di macchina e la configurazione della GPU per la tua istanza dopo la creazione. Per ulteriori informazioni, vedi Cambia il tipo di macchina e configura le GPU su un'istanza di Vertex AI Workbench.

   • VM protetta: facoltativo. Seleziona o deseleziona le seguenti caselle di controllo:

     • Avvio protetto
     • Virtual Trusted Platform Module (vTPM)
     • Monitoraggio dell'integrità

   • Arresto per inattività: facoltativo.

     • Per modificare il numero di minuti prima dell'arresto, Nel campo Tempo di inattività prima dell'arresto (minuti), modificare il valore in un numero intero compreso tra 10 e 1440.

     • Per disattivare l'arresto per inattività, deseleziona Attiva arresto per inattività.

7. Nella sezione Dischi, specifica quanto segue:

   • Dischi: facoltativo. Per modificare le impostazioni predefinite del disco dati: seleziona Tipo di disco dati e Dimensione disco dati in GB. Per ulteriori informazioni sui tipi di disco, consulta Opzioni di archiviazione.

   • Elimina nel cestino: facoltativo. Seleziona questa casella di controllo per utilizzare comportamento predefinito del sistema operativo nel cestino, se utilizzi il comportamento predefinito del cestino, i file eliminati utilizzando JupyterLab sono recuperabili, ma i file eliminati usano spazio su disco.

   • Crittografia: seleziona Chiave di crittografia gestita da Google o Chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Per utilizzare le chiavi CMEK, consulta Chiavi di crittografia gestite dal cliente.

8. Nella sezione Networking, specifica quanto segue:

   • Networking: modifica le opzioni di rete per utilizzare una rete nel progetto corrente o una rete VPC condivisa da un progetto host, se configurato. Se utilizzi un VPC condiviso nel progetto host, devi anche concedere il ruolo Utente di rete Compute (roles/compute.networkUser) all'agente di servizio Notebooks dal progetto di servizio.

     1. Nel campo Rete, seleziona la rete che ti interessa. Tu puoi selezionare una rete VPC, purché la rete Dispone dell'accesso privato Google o possono accedere a internet. Per ulteriori informazioni, consulta le opzioni di configurazione di rete.

     2. Nel campo Subnet, seleziona la subnet che ti interessa.

     3. Per disattivare l'indirizzo IP esterno, deseleziona la casella di controllo Assegna indirizzo IP esterno.

     4. Per disattivare l'accesso proxy, cancella i dati Casella di controllo Consenti accesso proxy.

        Nota: se disattivi l'accesso proxy, devi utilizzare SSH per connetterti all'interfaccia JupyterLab dell'istanza.

9. Nella sezione IAM e sicurezza, specifica quanto segue:

   • IAM e sicurezza: per concedere l'accesso all'istanza Interfaccia JupyterLab, completa uno dei seguenti passaggi:

     • Per concedere l'accesso a JupyterLab tramite un account di servizio, seleziona Account di servizio.

       • Per utilizzare l'account di servizio Compute Engine predefinito, Seleziona Utilizza l'account di servizio Compute Engine predefinito.

       • Per utilizzare un account di servizio personalizzato, deseleziona Usa account di servizio Compute Engine predefinito e, nel campo Indirizzo email account di servizio, inserisci l'indirizzo email del tuo account di servizio personalizzato.

     • Per concedere a un singolo utente l'accesso all'interfaccia JupyterLab, segui questi passaggi:

       1. Seleziona Singolo utente e poi, nel campo Email utente, inserisci l'account utente a cui vuoi concedere l'accesso. Se l'utente specificato non è il creatore dell'istanza, devi concedergli il ruolo Utente account di servizio (roles/iam.serviceAccountUser) nell'account di servizio dell'istanza.

       2. L'istanza utilizza un account di servizio per interagire con le API e i servizi Google Cloud.

          • Per utilizzare l'account di servizio Compute Engine predefinito, seleziona Usa account di servizio Compute Engine predefinito.

          • Per utilizzare un account di servizio personalizzato, deseleziona Utilizza l'account di servizio Compute Engine predefinito, quindi Nel campo Email account di servizio, inserisci l'indirizzo email del tuo account di servizio personalizzato.

     Nota: per concedere l'accesso all'istanza tramite l'account di servizio o un'opzione per un singolo utente, devi utilizzare Indirizzo email dell'account utente. L'accesso al gruppo non è supportato.

     Per scoprire di più sulla concessione dell'accesso, consulta Gestire l'accesso.

   • Opzioni di sicurezza: seleziona o deseleziona le seguenti caselle di controllo:

     • Accesso root all'istanza
     • nbconvert
     • Download del file
     • Accesso al terminale

10. Nella sezione Integrità del sistema, fornisci quanto segue:

    • Upgrade dell'ambiente e integrità del sistema: per eseguire l'upgrade automatico alle versioni dell'ambiente appena rilasciate, seleziona Upgrade automatico dell'ambiente e completa la Pianificazione dell'upgrade.

    • In Report, seleziona o deseleziona le seguenti caselle di controllo:

      • Segnala integrità del sistema
      • Segnalare metriche personalizzate a Cloud Monitoring
      • Installa Cloud Monitoring
      • Segnala lo stato del DNS per i domini Google richiesti

11. Fai clic su Crea.

    Vertex AI Workbench crea un'istanza e la avvia automaticamente. Quando l'istanza è pronta per l'uso, Vertex AI Workbench attiva un link Apri JupyterLab.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati 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
• VM_IMAGE_PROJECT: l'ID del progetto Google Cloud che L'immagine VM appartiene a, nel formato: projects/IMAGE_PROJECT_ID
• VM_IMAGE_NAME: nome completo dell'immagine; per trovare il nome di un'immagine di una versione specifica, consulta l'articolo Trovare la versione specifica
• MACHINE_TYPE: il tipo di macchina della VM dell'istanza
• METADATA: metadati personalizzati da applicare a questa istanza; ad esempio per specificare uno script post-avvio, puoi utilizzare il tag dei metadati post-startup-script, nel formato: "--metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh"

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME --project=PROJECT_ID --location=LOCATION --vm-image-project=VM_IMAGE_PROJECT --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME --machine-type=MACHINE_TYPE --metadata=METADATA

Windows (PowerShell)

Nota: Assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; o gcloud auth login e gcloud config set project.

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME --project=PROJECT_ID --location=LOCATION --vm-image-project=VM_IMAGE_PROJECT --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME --machine-type=MACHINE_TYPE --metadata=METADATA

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME --project=PROJECT_ID --location=LOCATION --vm-image-project=VM_IMAGE_PROJECT --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME --machine-type=MACHINE_TYPE --metadata=METADATA

Per ulteriori informazioni sul comando per creare dalla riga di comando, consulta gcloud CLI documentazione.

Vertex AI Workbench crea un'istanza e la avvia automaticamente. Quando l'istanza è pronta per l'uso, Vertex AI Workbench attiva un link Apri JupyterLab nella console Google Cloud.

Terraform

Il seguente esempio utilizza la classe google_workbench_instance Risorsa Terraform da creare un'istanza di Vertex AI Workbench denominato workbench-instance-example.

Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.

resource "google_workbench_instance" "default" {
  name     = "workbench-instance-example"
  location = "us-central1-a"

  gce_setup {
    machine_type = "n1-standard-1"
    accelerator_configs {
      type       = "NVIDIA_TESLA_T4"
      core_count = 1
    }
    vm_image {
      project = "cloud-notebooks-managed"
      family  = "workbench-instances"
    }
  }
}

Opzioni di configurazione di rete

Un'istanza Vertex AI Workbench deve accedere agli endpoint di servizio che si trovano al di fuori della rete VPC.

Puoi fornire questo accesso in uno dei seguenti modi:

• Assegna un indirizzo IP esterno a l'istanza. Questa operazione viene eseguita per impostazione predefinita una nuova istanza. Assicurati che il tuo ambiente soddisfi i requisiti per accedere alle API e ai servizi Google.

• Collega l'istanza a una subnet in cui è abilitato Accesso privato Google. Assicurati che il tuo ambiente soddisfi i requisiti per Accesso privato Google.

Se utilizzi il VIP private.googleapis.com o restricted.googleapis.com per che forniscono l'accesso agli endpoint dei servizi, aggiungi voci DNS per ogni servizio richiesto endpoint:

• notebooks.googleapis.com
• *.notebooks.cloud.google.com
• *.notebooks.googleusercontent.com

Inoltre, per un server Dataproc abilitato istanza, aggiungi una voce DNS per quanto segue:

• *.kernels.googleusercontent.com

Nota: il plug-in JupyterLab di Dataproc non supporta Controlli di servizio VPC (vedi la documentazione abilitata a Dataproc limitazioni), quindi devi utilizzare il ruolo private.googleapis.com VIP o disattivare Dataproc per la tua istanza.

Tag di rete

La nuova istanza di Vertex AI Workbench include automaticamente i deeplearning-vm e notebook-instance tag di rete assegnati.

Questi tag ti consentono di gestire l'accesso alla rete da e verso l'istanza Vertex AI Workbench facendo riferimento ai tag nelle regole del firewall della rete VPC. Per saperne di più sui tag di rete, consulta Aggiungere tag di rete.

Per visualizzare i tag di rete per un'istanza di Vertex AI Workbench:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Istanze VM.

   Vai a Istanze VM

2. Fai clic sul nome dell'istanza.

3. Nella sezione Networking, individua Tag di rete.

Risoluzione dei problemi

Se riscontri un problema durante la creazione di un'istanza, consulta Risoluzione dei problemi Vertex AI Workbench per ricevere assistenza in merito a problemi comuni.

Passaggi successivi

1. Per utilizzare un blocco note Jupyter per iniziare a utilizzare Vertex AI e altri servizi Google Cloud, consulta i tutorial sul blocco note Jupyter di Vertex AI.
2. Per controllare lo stato di integrità della tua istanza di Vertex AI Workbench, consulta Monitorare lo stato di integrità.