관리형 노트북 인스턴스 만들기

이 페이지에서는 Google Cloud 콘솔 또는 Google Cloud CLI를 사용하여 관리형 노트북 인스턴스를 만드는 방법을 보여줍니다. 인스턴스를 만들 때 인스턴스의 하드웨어, 암호화 유형, 네트워크, 기타 세부정보를 구성할 수 있습니다.

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기본 속성으로 인스턴스 만들기

Google Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하여 관리형 노트북 인스턴스를 만들 수 있습니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 관리형 노트북 페이지로 이동합니다.

관리형 노트북으로 이동
새 노트북을 클릭합니다.
노트북 이름 필드에 인스턴스의 이름을 입력합니다. 이름은 문자로 시작해야 합니다. 이어서 최대 62자의 소문자, 숫자 또는 하이픈(-)이 와야 하며 하이픈으로 끝나서는 안 됩니다
리전 목록을 클릭하고 인스턴스의 리전을 선택합니다.
권한 옵션을 선택하여 관리형 노트북 인스턴스에 액세스할 수 있는 사용자를 정의합니다.
- 서비스 계정: 이 옵션은 런타임에 연결하는 Compute Engine 서비스 계정에 액세스하는 모든 사용자에게 액세스를 부여합니다. 자체 서비스 계정을 지정하려면 Compute Engine 기본 서비스 계정 사용 체크박스를 선택 취소하고, 사용하려는 서비스 계정 이메일 주소를 입력합니다. 서비스 계정에 대한 자세한 내용은 서비스 계정 유형을 참조하세요.
- 단일 사용자: 이 옵션은 특정 사용자에게만 액세스를 부여합니다. 사용자 이메일 필드에서 관리형 노트북 인스턴스를 사용할 사용자의 사용자 계정 이메일 주소를 입력합니다.
참고: 서비스 계정 또는 단일 사용자 옵션을 통해 인스턴스에 대한 액세스 권한을 부여하려면 개인의 사용자 계정 이메일 주소를 사용해야 합니다. 그룹 액세스는 지원되지 않습니다.

액세스 부여에 대해 자세히 알아보려면 액세스 관리를 참조하세요.
만들기를 클릭합니다.

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

gcloud

아래의 명령어 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

INSTANCE_NAME: 관리형 노트북 인스턴스의 이름입니다. 문자로 시작해야 하고 이어서 최대 62자의 소문자, 숫자 또는 하이픈(-)이 와야 하며 하이픈으로 끝나서는 안 됩니다.
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
LOCATION: 인스턴스를 배치할 리전
ACCESS_MODE: 사용하려는 액세스 모드(예: SINGLE_USER 또는 SERVICE_ACCOUNT)
OWNER_EMAIL_ADDRESS: 인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에 액세스해야 하는 단일 사용자 또는 서비스 계정의 이메일 주소
MACHINE_TYPE: 인스턴스 VM의 머신 유형

다음 명령어를 실행합니다.

Linux, macOS 또는 Cloud Shell

gcloud notebooks runtimes create INSTANCE_NAME --project=PROJECT_ID --location=LOCATION --runtime-access-type=ACCESS_MODE --runtime-owner=OWNER_EMAIL_ADDRESS --machine-type=MACHINE_TYPE

Windows(PowerShell)

gcloud notebooks runtimes create INSTANCE_NAME --project=PROJECT_ID --location=LOCATION --runtime-access-type=ACCESS_MODE --runtime-owner=OWNER_EMAIL_ADDRESS --machine-type=MACHINE_TYPE

Windows(cmd.exe)

gcloud notebooks runtimes create INSTANCE_NAME --project=PROJECT_ID --location=LOCATION --runtime-access-type=ACCESS_MODE --runtime-owner=OWNER_EMAIL_ADDRESS --machine-type=MACHINE_TYPE

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

Vertex AI Workbench는 생성된 인스턴스를 자동으로 시작합니다. 인스턴스를 사용할 준비가 되면 Google Cloud 콘솔에서 인스턴스에 액세스할 수 있습니다.

고급 설정을 사용하여 인스턴스 만들기

Google Cloud 콘솔에서 관리형 노트북 페이지로 이동합니다.

관리형 노트북으로 이동
새 노트북을 클릭합니다.
노트북 이름 필드에 인스턴스의 이름을 입력합니다. 이름은 문자로 시작해야 합니다. 이어서 최대 62자의 소문자, 숫자 또는 하이픈(-)이 와야 하며 하이픈으로 끝나서는 안 됩니다
리전 목록을 클릭하고 인스턴스의 리전을 선택합니다.
권한 옵션을 선택하여 관리형 노트북 인스턴스에 액세스할 수 있는 사용자를 정의합니다.
- 서비스 계정: 이 옵션은 런타임에 연결하는 Compute Engine 서비스 계정에 액세스하는 모든 사용자에게 액세스를 부여합니다. 자체 서비스 계정을 지정하려면 Compute Engine 기본 서비스 계정 사용 체크박스를 선택 취소하고, 사용하려는 서비스 계정 이메일 주소를 입력합니다. 서비스 계정에 대한 자세한 내용은 서비스 계정 유형을 참조하세요.
- 단일 사용자: 이 옵션은 특정 사용자에게만 액세스를 부여합니다. 사용자 이메일 필드에서 관리형 노트북 인스턴스를 사용할 사용자의 사용자 계정 이메일 주소를 입력합니다.
참고: 서비스 계정 또는 단일 사용자 옵션을 통해 인스턴스에 대한 액세스 권한을 부여하려면 개인의 사용자 계정 이메일 주소를 사용해야 합니다. 그룹 액세스는 지원되지 않습니다.

액세스 부여에 대해 자세히 알아보려면 액세스 관리를 참조하세요.
고급 설정을 클릭하고 다음 섹션의 안내에 따라 대화상자를 완료합니다.

커스텀 Docker 이미지 사용

커스텀 Docker 컨테이너에서 노트북 파일을 실행하려면 커스텀 Docker 컨테이너 이미지를 관리형 노트북 인스턴스에 추가합니다.

커스텀 Docker 컨테이너 이미지는 Artifact Registry에 있어야 합니다. 컨테이너 이미지에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다.

환경 섹션의 커스텀 Docker 이미지에서 커스텀 Docker 이미지 제공 체크박스를 선택합니다.
Docker 컨테이너 이미지 경로를 입력하거나 선택을 클릭하여 Artifact Registry에서 경로를 추가합니다.
다른 커스텀 Docker 이미지를 추가하려면 다른 Docker 이미지 추가를 클릭하고 이 단계를 반복합니다.

하드웨어 구성

환경의 하드웨어 구성을 선택합니다. 나중에 JupyterLab 사용자 인터페이스에서 이 설정을 변경할 수 있습니다.

GPU 가용성 확인

GPU 가속기 가용성은 리전, 머신 유형, 원하는 GPU 수를 기반으로 합니다. 다음 리소스를 사용하여 가용성을 확인할 수 있습니다.

GPU 리전 및 영역 가용성 원하는 가속기 유형을 인스턴스 영역에서 사용할 수 있어야 합니다.
NVIDIA® A100 GPUs. 머신 유형의 GPU 가용성을 확인합니다.

하드웨어 구성

하드웨어를 구성하려면 다음을 완료하세요.

하드웨어 구성 섹션에서 머신 유형을 선택합니다.
GPU를 사용하려면 GPU 유형을 선택합니다. 원하는 GPU 유형이 표시되지 않으면 머신 유형 및 영역의 GPU 가용성을 확인합니다.
GPU 사용을 선택한 경우 GPU 수를 선택한 다음 NVIDIA GPU 드라이버 자동 설치를 선택합니다.
데이터 디스크 유형 및 데이터 디스크 크기(GB)를 선택합니다.
운영체제의 기본 휴지통 동작을 사용하려면 휴지통에 삭제 체크박스를 선택합니다. 기본 휴지통 동작을 사용할 경우 JupyterLab 사용자 인터페이스를 사용하여 삭제된 파일을 복구할 수 있지만 삭제된 파일이 디스크 공간을 사용합니다.

암호화 유형 선택

기본 Google 관리 암호화 키 또는 고객 관리 암호화 키(CMEK)를 선택합니다. 관리형 노트북에 CMEK 사용에 대한 자세한 내용은 고객 관리 암호화 키 사용을 참조하세요.

디스크 암호화 섹션에서 기본 Google 관리 암호화 키 또는 고객 관리 암호화 키(CMEK)를 선택합니다.
고객 관리 암호화 키(CMEK)를 선택하는 경우 목록을 클릭하고 고객 관리 키를 선택합니다.
- 사용하려는 키가 목록에 없으면 암호화 키의 리소스 ID를 입력합니다.
- 고객 관리 암호화 키를 만들려면 대칭 암호화 키 만들기를 참조하세요.

유휴 상태 종료 사용 설정

유휴 상태 종료는 인스턴스를 180분 동안 사용하지 않으면 인스턴스를 종료하도록 기본적으로 사용 설정됩니다. 종료 전 비활성 시간(분)을 변경하거나 유휴 상태 종료를 사용 중지할 수 있습니다. 자세한 내용은 유휴 상태 종료를 참조하세요.

종료 전의 비활성 시간을 변경하려면 유휴 상태 종료 섹션의 종료 전 비활성 시간(분) 필드에서 값을 10~1440 사이의 정수로 변경합니다.
유휴 상태 종료를 사용 중지하려면 유휴 상태 종료 섹션에서 유휴 상태 종료 사용 설정을 선택 해제합니다.

네트워크 구성

기본적으로 관리형 노트북 인스턴스는 구성이 필요하지 않은 Google 관리형 VPC 네트워크를 사용합니다. 원하는 경우 프로젝트 내에 있는 VPC 네트워크 또는 공유된 네트워크를 지정할 수도 있습니다. 네트워크를 지정하면 네트워크에 비공개 서비스 액세스 연결이 필요합니다. 네트워크가 인터넷에 액세스할 수 있어야 합니다. 또는 네트워크에 비공개 Google 액세스를 사용 설정해야 합니다.

네트워킹 섹션에서 이 프로젝트의 네트워크 또는 공유된 네트워크를 선택합니다.
네트워크 필드에서 사용할 네트워크를 선택합니다.
서브네트워크 필드에서 사용할 서브네트워크를 선택합니다.
외부 IP 주소를 사용 설정하려면 외부 IP 주소 사용 체크박스를 선택합니다. 지정된 네트워크에 인터넷 액세스가 없거나 외부 IP 주소를 사용 설정하지 않은 경우 이 인스턴스를 사용하려면 네트워크에 대해 비공개 Google 액세스를 사용 설정해야 합니다.
아직 이 네트워크에 비공개 서비스 액세스 연결을 구성하지 않은 경우 연결 설정을 클릭한 뒤 다음을 완료합니다.
1. 비공개 서비스 액세스 연결 만들기 대화상자에서 Service Networking API를 사용 설정한 다음 API 사용 설정을 클릭합니다. Service Networking API가 이미 사용 설정된 경우 계속을 클릭합니다.
2. IP 범위 할당 섹션에서 대화상자를 완료하여 하나 이상의 기존 IP 범위를 선택하거나, 새 IP 범위를 만들거나, 자동으로 할당된 IP 범위를 사용합니다.
3. 완료되면 계속을 클릭합니다.
4. 연결 만들기 섹션에서 선택한 네트워크 및 할당된 IP 범위를 검토한 후 연결 만들기를 클릭합니다.

보안 옵션 구성

다음 옵션을 사용 설정 또는 중지합니다.

nbconvert: nbconvert를 사용하면 사용자가 노트북 파일을 HTML, PDF, 또는 LaTeX 등의 다른 파일 형식으로 내보내고 다운로드할 수 있습니다.
노트북 UI에서 파일 다운로드: 이 설정을 사용하면 사용자가 JupyterLab 사용자 인터페이스에서 파일을 다운로드할 수 있습니다.
터미널: JupyterLab 사용자 인터페이스 내에서 관리형 노트북 인스턴스에 대한 터미널 액세스를 사용 설정합니다.

인스턴스 만들기 완료

만들기를 클릭합니다.

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

Terraform을 사용하여 인스턴스 만들기

google_notebooks_runtime Terraform 리소스를 사용하여 관리형 노트북 인스턴스를 만들 수 있습니다. 다음 샘플을 사용하여 notebooks-runtime-basic이라는 새 관리형 노트북 인스턴스를 만듭니다.

Terraform 구성을 적용하거나 삭제하는 방법은 기본 Terraform 명령어를 참조하세요.

resource "google_notebooks_runtime" "basic_runtime" {
  name     = "notebooks-runtime-basic"
  location = "us-central1"

  access_config {
    access_type   = "SINGLE_USER"
    runtime_owner = "admin@hashicorptest.com"
  }

  virtual_machine {
    virtual_machine_config {
      machine_type = "n1-standard-4"
      data_disk {
        initialize_params {
          disk_size_gb = "100"
          disk_type    = "PD_STANDARD"
        }
      }
    }
  }
}

JupyterLab 열기

인스턴스를 만든 후에는 Vertex AI Workbench가 인스턴스를 자동으로 시작합니다. 인스턴스를 사용할 수 있으면 Vertex AI Workbench에서 JupyterLab 열기 링크를 활성화합니다.

관리형 노트북 인스턴스 이름 옆에 있는 JupyterLab 열기를 클릭합니다.
관리형 노트북 인스턴스의 JupyterLab 사용자 인터페이스에 처음 액세스하는 경우 데이터에 액세스하고 관리형 노트북 인스턴스를 인증할 수 있는 권한을 gcloud CLI에 부여해야 합니다.
1. 관리형 노트북 인증 대화상자에서 버튼을 클릭하여 인증 코드를 가져옵니다.
2. 계정을 선택하고 허용을 클릭합니다. 인증 코드를 복사합니다.
3. 관리형 노트북 인증 대화상자에서 인증 코드를 붙여넣고 인증을 클릭합니다.

관리형 노트북 인스턴스가 JupyterLab을 엽니다.

새 노트북 파일 열기

파일 > 새로 만들기 > 노트북을 선택합니다.
커널 선택 대화상자에서 Python을 선택한 다음 선택을 클릭합니다.
새 노트북 파일이 열립니다.

다음 단계

새 사용자 관리형 노트북 인스턴스에 포함된 튜토리얼 중 하나를 사용해 보세요. JupyterLab 파일 브라우저에서 튜토리얼 폴더를 열고 노트북 파일 중 하나를 엽니다.