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 Google Cloud CLI. Durante la creazione dell'istanza, puoi configurare l'hardware, il tipo di crittografia, la rete e altri dettagli.

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.

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

4. Attiva l'API Notebooks.

   Abilita l'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. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

7. Attiva l'API Notebooks.

   Abilita l'API

Crea un'istanza

Puoi creare un'istanza di Vertex AI Workbench mediante 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 Details, fornisci le seguenti informazioni per la nuova istanza:

   • Nome: specifica 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 possono terminare con un trattino.
   • Regione e Zona. Seleziona una regione e una zona per la nuova istanza. Per ottenere le migliori prestazioni di rete, seleziona la regione geograficamente più vicina a te. Vedi i Vertex AI Workbench disponibili di località.
   • Etichette: facoltative. Fornisci etichette chiave-valore personalizzate per in esecuzione in un'istanza Compute Engine.
   • Tag: facoltativi. Fornisci tag per l'istanza.

5. Nella sezione Ambiente, specifica quanto segue:

   • Versione: utilizza la versione più recente o 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: facoltativi. Fornisci chiavi di metadati personalizzate per in esecuzione in un'istanza Compute Engine.

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

   • Tipo di macchina: seleziona il numero di CPU e la quantità di RAM per il tuo 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 che vuoi siano disponibili nel database zona di destinazione. 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 il driver GPU NVIDIA automaticamente per me.

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

   • Shielded VM: facoltativa. 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 Abilita arresto per inattività.

7. Nella sezione Dischi, specifica quanto segue:

   • Dischi: facoltativi. 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 oppure Chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Per usare CMEK, vedi Chiavi di crittografia gestite dal cliente.

8. Nella sezione Networking, specifica quanto segue:

   • Networking: modifica le opzioni di rete per utilizzare una rete in nel tuo progetto attuale Rete VPC condivisa da di un progetto host, se ne è configurato uno. Se utilizzi un VPC condiviso nel progetto host, devi inoltre concedere Ruolo Utente di rete Compute (roles/compute.networkUser) al servizio Notebooks Agente del 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 preferisci.

     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 Service account (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 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.

     • Per concedere a un singolo utente l'accesso all'interfaccia JupyterLab, procedi nel seguente modo:

       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 l'autore dell'istanza, devi concedere l'utente specificato come utente account di servizio ruolo (roles/iam.serviceAccountUser) in l'account di servizio dell'istanza.

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

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

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

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

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

      • Segnala integrità del sistema
      • Segnala 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 uno qualsiasi dei dati di comando riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• INSTANCE_NAME: il nome della tua 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 la persone che seguo :

Linux, macOS o Cloud Shell

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 (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; 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

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 di Vertex AI Workbench deve accedere agli endpoint dei servizi esterne alla tua 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 soddisfi i requisiti per l'accesso alle API di Google e Google Cloud.

• Connetti l'istanza a una subnet in cui Accesso privato Google sia abilitato. 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 consentono di gestire l'accesso della rete da e verso l'istanza di Vertex AI Workbench tramite fare riferimento ai tag nelle regole firewall di rete VPC. Per ulteriori informazioni sui tag di rete, consulta la sezione 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.