インスタンスの環境をアップグレードする
Vertex AI Workbench インスタンスは、JupyterLab ノートブック環境が有効になっており、すぐに使用できる Deep Learning VM Image インスタンスです。このページでは、Vertex AI Workbench インスタンスの環境をアップグレードする方法について説明します。
アップグレードする理由
次のような場合は、Vertex AI Workbench インスタンスの環境をアップグレードすることをおすすめします。
新しいバージョンの環境でのみ使用できる新機能を使用したい。
新しいバージョンの環境で実装されているフレームワークの更新、パッケージの更新、バグの修正のメリットを活用したい。
アップグレード方法
Vertex AI Workbench インスタンスをアップグレードするには、次の 2 つの方法があります。
自動アップグレード: Vertex AI Workbench インスタンスの作成時に自動アップグレードを有効にします。指定した繰り返し期間中に、Vertex AI Workbench はインスタンスがアップグレード可能かどうかを確認します。アップグレードが可能な場合は、Vertex AI Workbench はインスタンスをアップグレードします。
手動アップグレード: 既存の Vertex AI Workbench インスタンスがアップグレードの要件を満たしている場合は、インスタンスを手動でアップグレードできます。
要件と制限事項
Vertex AI Workbench との下位互換性は保証されていません。Vertex AI Workbench インスタンスをアップグレードする前に、データのコピーを作成します。
特定の Vertex AI Workbench インスタンスがアップグレードできるかどうかを判断するには、次の要件と制限事項をご覧ください。
Notebooks API は、インスタンスの Google Cloud プロジェクトで有効にする必要があります。詳細については、有効なサービスを一覧表示すると API を有効にするをご覧ください。
Vertex AI Workbench インスタンスがコンテナベースの場合、Vertex AI Workbench は OS をアップグレードします。イメージのバージョンは、Dockerfile によって pull されるイメージによって異なります。
アップグレードでイメージの最新バージョンが使用されるように、Dockerfile に
latestタグを含めることを検討してください。
インスタンスをアップグレードできない場合は、データを新しい Vertex AI Workbench インスタンスに移行することを検討してください。
アップグレードの仕組み
アップグレード可能な Vertex AI Workbench インスタンスは、1 つのブートディスクとデータディスクを備えたデュアル ディスクです。アップグレード プロセスでは、データディスク上のデータを保持しながら、ブートディスクが新しいイメージにアップグレードされます。
アップグレードされるコンポーネントと保持されるコンポーネント
次の表に、Vertex AI Workbench インスタンスのどのコンポーネントがアップグレードされ、どのコンポーネントが保持されるかを示します。
| コンポーネント | アップグレード結果 |
|---|---|
| 機械学習のフレームワーク | アップグレードされます |
| 機械学習データ | 保持されます |
| プリインストールされた依存関係 | アップグレードされます |
| ユーザーがインストールしたライブラリ | デフォルトでは、再インストールする必要があります（ユーザーがインストールしたライブラリを参照）。 |
/home/jupyter ディレクトリ内のローカル ファイル |
保持されます |
他の /home/ ディレクトリ内のローカル ファイル |
保持されません |
| プリインストールされたオペレーティング システム パッケージ | アップグレードされます |
| ユーザーがインストールしたオペレーティング システム パッケージ | 保持されません |
| GPU ドライバ | アップグレードされます |
| ノートブック | 保持されます |
| ユーザー構成 | 保持されます |
ユーザーがインストールしたライブラリ
デフォルトでは、Vertex AI Workbench インスタンスは pip ライブラリと Conda ライブラリをブートディスクに格納します。このディスクはアップグレード中に置換されます。pip ライブラリをインストールするときに、--user フラグを含めて /home/jupyter/ ディレクトリにインストールすると、アップグレード時に保持されます。
デフォルトでは、カスタム コンテナから作成されたカーネルに pip ライブラリまたは Conda ライブラリをインストールすると、カーネルの実行中の場合にのみ、ライブラリが保持されます。カーネルを再起動するたびに、これらのライブラリを再インストールする必要があります。カスタム コンテナに永続ライブラリをインストールするには、Dockerfile にライブラリのインストールを含めます。カスタム コンテナから作成したカーネルに pip ライブラリをインストールする場合は、インスタンスが再起動するまでライブラリが保持されるように --user フラグを指定できます。
環境バージョン
Vertex AI Workbench インスタンスには、環境のバージョン番号で確認できます。
Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。
インスタンスのリストの [バージョン] 列で、インスタンスの環境のバージョン番号を確認します。
Vertex AI Workbench は環境を定期的に更新しますが（Deep Learning VM リリースノートを参照）、すべての環境ではなく、リリースされたバージョンごとに更新します。インスタンスのベースとなっている VM イメージの新しい環境バージョンが存在する場合のみ、Vertex AI Workbench はインスタンスをアップグレードします。
特定のバージョンを使用して Vertex AI Workbench インスタンスを作成する方法については、特定のバージョンの Vertex AI Workbench インスタンスを作成するをご覧ください。
始める前に
アップグレードを行う前に、次の手順を行います。
新しいバージョンへの更新については、リリースノートをご覧ください。
バックアップとしてデータのコピーを作成します。
自動アップグレード
Vertex AI Workbench は、実行中のインスタンスを自動的にアップグレードできます。インスタンスが停止した場合、作成時に自動アップグレードを有効にしていても、インスタンスは自動的にはアップグレードされません。
環境の自動アップグレードを有効にする場合は、Vertex AI Workbench でインスタンスがアップグレード可能かどうかを定期的にチェックし、可能であればアップグレードします。
指定する期間は、notebook-upgrade-schedule メタデータ エントリとして unix-cron 形式のグリニッジ標準時（GMT）で保存されます。
インスタンスをアップグレードできるかどうか確認するため、Vertex AI Workbench は API メソッド checkUpgradability を使用します。このメソッドは、インスタンスのブートディスク上で、より新しいバージョンのイメージを確認します。
インスタンスをアップグレードできる場合、Vertex AI Workbench は内部アップグレードの方法でインスタンスをアップグレードします。
自動アップグレードを有効にして Vertex AI Workbench インスタンスを作成する
自動アップグレードを有効にして Vertex AI Workbench インスタンスを作成するには、[環境の自動アップグレードを有効にする] チェックボックスをオンにして、インスタンスの作成時にスケジュールを設定します。
自動アップグレードは、Google Cloud コンソールで指定できます。
Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。
[新規作成] をクリックします。
[新しいインスタンス] ダイアログで、[詳細オプション] をクリックします。
[インスタンスを作成] ダイアログの [詳細] セクションで、新しいインスタンスについて次の情報を入力します。
- 名前: 新しいインスタンスの名前を入力します。
- リージョンとゾーン: 新しいインスタンスのリージョンとゾーンを選択します。最適なネットワーク パフォーマンスを得るには、地理的に最も近いリージョンを選択してください。利用可能な Vertex AI Workbench のロケーションをご覧ください。
[システムの状態] セクションで、[環境の自動アップグレード] を選択します。
ノートブックのアップグレード頻度（毎週または毎月）を選択します。
[曜日] フィールドで、目的のオプションを選択します。
[時間] フィールドで時間を選択します。
インスタンス作成ダイアログの残りの部分を入力して、[作成] をクリックします。
自動アップグレード スケジュールを編集する
Vertex AI Workbench インスタンスを作成した後に自動アップグレード スケジュールを編集するには、次の操作を行います。
Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。
スケジュールの変更が必要なインスタンス名をクリックします。
[インスタンスの詳細] ページの [環境の自動アップグレード] セクションで、スケジュールを編集します。
[送信] をクリックして変更内容を保存します。
手動でのアップグレード
要件を満たす Vertex AI Workbench インスタンスは手動でアップグレードできます。
インスタンスの環境の新しいバージョンを確認する
インスタンスの環境の新しいバージョンが利用可能かどうか確認するには、Google Cloud コンソールからインスタンスにアクセスします。
Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。
新しい環境バージョンの可用性を確認するインスタンス名をクリックします。
[インスタンスの詳細] ページで、[VM の詳細] の横にある [Compute Engine で表示] をクリックします。
環境の新しいバージョンが利用可能な場合は、「このインスタンスはアップグレードする必要があります」というメッセージが表示されます。
インスタンスの環境を新しいバージョンにアップグレードする
Vertex AI Workbench インスタンスは、Google Cloud コンソールで手動でアップグレードできます。
Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。
インスタンスが実行中でない場合は、インスタンスを起動します。Vertex AI Workbench は、実行中のインスタンスのみをアップグレードできます。
アップグレードするインスタンス名をクリックします。
[インスタンスの詳細] ページで、 [アップグレード] をクリックします。
続行する前に、インスタンスにデータのコピーが作成されていることを確認してください。
データをバックアップしたら、[アップグレード] をクリックします。Vertex AI Workbench がインスタンスをアップグレードして起動します。
[アップグレード] をクリックします。アップグレードをロールバックする
アップグレードをロールバックするには、次の操作を行います。
Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。
ロールバックするインスタンス名をクリックします。
[インスタンスの詳細] ページの [アップグレード履歴] で、[ロールバック] をクリックします。
Vertex AI Workbench がインスタンスを以前のバージョンにロールバックします。