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 dell'istanza.

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. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

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

  4. Attiva l'API Notebooks.

    Abilita l'API

    5.

  5. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

    Vai al selettore progetti

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

  7. Attiva l'API Notebooks.

    Abilita l'API

    8.

Creazione di 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: 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 può 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. Consulta le località disponibili per Vertex AI Workbench.
    • Etichette: facoltative. Fornisci etichette chiave-valore personalizzate per l'istanza.
    • Tag: facoltativo. Fornisci i tag per l'istanza.

  5. Nella sezione Ambiente, fornisci quanto segue:

    • Versione: utilizza la versione più recente o una versione precedente delle istanze di Vertex AI Workbench.
    • Script post-avvio: facoltativo. Fai clic su Sfoglia per selezionare 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 l'istanza.

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

    • Tipo di macchina: seleziona il numero di CPU e la quantità di RAM per la nuova istanza. Vertex AI Workbench fornisce stime dei costi mensili per ogni tipo di macchina selezionato.

    • GPU: facoltativa. Se vuoi utilizzare le GPU, seleziona il tipo di GPU e il numero di GPU per la nuova istanza. Il tipo di acceleratore desiderato deve essere disponibile nella zona dell'istanza. Per informazioni sulla disponibilità dell'acceleratore per zona, consulta la pagina relativa alla disponibilità delle regioni e delle zone GPU. Per informazioni sulle diverse GPU, consulta il documento dedicato alle GPU su Compute Engine.

      Seleziona Installa il driver GPU NVIDIA automaticamente.

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

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

    • Chiusura per inattività: facoltativo.

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

      • Per disattivare l'arresto in caso di inattività, deseleziona Abilita arresto per inattività.

  7. Nella sezione Dischi, fornisci quanto segue:

    • Dischi: facoltativi. Per modificare le impostazioni predefinite del disco dati, seleziona un tipo di disco dati e Dimensioni 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 il comportamento predefinito del cestino del sistema operativo. Se utilizzi il comportamento predefinito del cestino, i file eliminati utilizzando l'interfaccia utente JupyterLab sono recuperabili, ma i file eliminati utilizzano spazio su disco.

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

  8. Nella sezione Networking, specifica quanto segue:

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

    • IAM e sicurezza: per concedere l'accesso all'interfaccia JupyterLab dell'istanza, 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 Utilizza l'account di servizio Compute Engine predefinito e inserisci l'indirizzo email del tuo account di servizio personalizzato nel campo Email account di servizio.

      • Per concedere a un singolo utente l'accesso all'interfaccia JupyterLab:

        1. Seleziona Singolo utente e poi, nel campo Email dell'utente, inserisci l'account utente a cui vuoi concedere l'accesso. Se l'utente specificato non è l'utente che ha creato l'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 Utilizza l'account di servizio Compute Engine predefinito.

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

      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 di recente, 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 uno qualsiasi dei dati di comando 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 a cui appartiene l'immagine VM, nel formato projects/IMAGE_PROJECT_ID
  • VM_IMAGE_NAME: il nome completo dell'immagine; per trovare il nome dell'immagine di una versione specifica, consulta 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-startup, puoi utilizzare il tag di metadati post-startup-script nel formato "--metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh"

Esegui questo comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

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)

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)

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 la creazione di un'istanza dalla riga di comando, consulta la documentazione relativa all'interfaccia a riga di comando di gcloud.

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

Terraform

L'esempio seguente utilizza la risorsa Terraform google_workbench_instance per creare un'istanza di Vertex AI Workbench denominata 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 della rete

Un'istanza di Vertex AI Workbench deve accedere agli endpoint di servizio all'esterno della rete VPC.

Puoi fornire questo accesso in uno dei seguenti modi:

Se utilizzi il VIP private.googleapis.com o restricted.googleapis.com per fornire l'accesso agli endpoint di servizio, aggiungi voci DNS per ciascuno degli endpoint di servizio richiesti:

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

Tag di rete

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

Questi tag consentono di gestire l'accesso alla rete da e verso la tua istanza di Vertex AI Workbench facendo riferimento ai tag nelle regole firewall di rete VPC. Per maggiori 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 si verifica un problema durante la creazione di un'istanza, consulta Risoluzione dei problemi di Vertex AI Workbench per ricevere assistenza sui problemi comuni.