Créer une instance de notebooks gérés

Créer une instance de notebooks gérés

Les notebooks gérés Vertex AI Workbench sont obsolètes. À compter du 30 janvier 2025, les notebooks gérés ne seront plus pris en charge et il ne sera plus possible de créer des instances de notebooks gérés. Les instances existantes continueront de fonctionner, mais les correctifs, mises à jour et mises à niveau ne seront plus disponibles. Pour continuer à utiliser Vertex AI Workbench, nous vous recommandons de migrer vos instances de notebooks gérés vers des instances Vertex AI Workbench.

Cette page explique comment créer une instance de notebooks gérés à l'aide de la console Google Cloud ou de Google Cloud CLI. Lors de la création de l'instance, vous pouvez configurer le matériel, le type de chiffrement, le réseau de l'instance et d'autres informations associées.

Avant de commencer

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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.

   Go to project selector

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

7. Enable the Notebooks API.

   Enable the API

Créer une instance avec des propriétés par défaut

Vous pouvez créer une instance de notebooks gérés à l'aide de la console Google Cloud ou de gcloud CLI 

Console

1. Dans Google Cloud Console, accédez à la page Notebooks gérés.

   Accéder à la page "Notebooks gérés"

2. Cliquez sur  Nouveau notebook.

3. Dans le champ Nom du notebook, saisissez un nom pour votre instance. Le nom doit commencer par une lettre suivie de 1 à 62 caractères (lettres minuscules, chiffres ou traits d'union). Il ne peut pas se terminer par un trait d'union.

4. Cliquez sur la liste Région et sélectionnez une région pour votre instance.

5. Choisissez une option d'autorisation pour définir les utilisateurs autorisés à accéder à l'instance de notebooks gérés :

   • Compte de service : cette option permet d'accorder l'accès à tous les utilisateurs ayant accès au compte de service Compute Engine que vous associez à l'environnement d'exécution. Pour spécifier votre propre compte de service, décochez la case Utiliser le compte de service Compute Engine par défaut, puis saisissez l'adresse e-mail du compte de service que vous souhaitez utiliser. Pour en savoir plus sur les comptes de service, consultez la page Types de comptes de service.

   • Un seul utilisateur : cette option n'accorde l'accès qu'à un utilisateur spécifique. Dans le champ Adresse e-mail de l'utilisateur, saisissez l'adresse e-mail du compte utilisateur de l'utilisateur qui utilisera l'instance de notebooks gérés.

   Remarque : Pour accorder l'accès à l'instance via le compte de service ou l'option utilisateur unique, vous devez utiliser une adresse e-mail de compte utilisateur individuel. L'accès de groupe n'est pas accepté.

   Pour en savoir plus sur l'attribution d'autorisations d'accès, consultez la page Gérer les accès.

6. Cliquez sur Créer.

   Vertex AI Workbench démarre automatiquement l'instance. Lorsque l'instance est prête à l'emploi, Vertex AI Workbench active un lien Ouvrir JupyterLab.

gcloud

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• INSTANCE_NAME : nom de votre instance de notebooks gérés. Doit commencer par une lettre suivie de jusqu'à 62 caractères (lettres minuscules, chiffres ou traits d'union) et ne peut pas se terminer par un trait d'union
• PROJECT_ID : ID de votre projet
• LOCATION : région dans laquelle vous souhaitez placer votre instance
• ACCESS_MODE : mode d'accès que vous souhaitez utiliser, par exemple, SINGLE_USER ou SERVICE_ACCOUNT
• OWNER_EMAIL_ADDRESS : adresse e-mail de l'utilisateur individuel ou du compte de service qui a besoin d'accéder à l'interface JupyterLab de l'instance
• MACHINE_TYPE : type de machine de la VM de votre instance

Exécutez la commande suivante :

Linux, macOS ou Cloud Shell

Remarque : Assurez-vous d'avoir initialisé Google Cloud CLI avec l'authentification et un projet en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login et gcloud config set project.

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)

Remarque : Assurez-vous d'avoir initialisé Google Cloud CLI avec l'authentification et un projet en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login et gcloud config set project.

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)

Remarque : Assurez-vous d'avoir initialisé Google Cloud CLI avec l'authentification et un projet en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login et gcloud config set project.

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

Pour en savoir plus sur la commande permettant de créer une instance à partir de la ligne de commande, consultez la documentation de gcloud CLI.

Vertex AI Workbench démarre automatiquement l'instance après sa création. Lorsque l'instance est prête à l'emploi, vous pouvez y accéder à partir de la console Google Cloud.

Créer une instance à l'aide des paramètres avancés

1. Dans Google Cloud Console, accédez à la page Notebooks gérés.

   Accéder à la page "Notebooks gérés"

2. Cliquez sur  Nouveau notebook.

3. Dans le champ Nom du notebook, saisissez un nom pour votre instance. Le nom doit commencer par une lettre suivie de 1 à 62 caractères (lettres minuscules, chiffres ou traits d'union). Il ne peut pas se terminer par un trait d'union.

4. Cliquez sur la liste Région et sélectionnez une région pour votre instance.

5. Choisissez une option d'autorisation pour définir les utilisateurs autorisés à accéder à l'instance de notebooks gérés :

   • Compte de service : cette option permet d'accorder l'accès à tous les utilisateurs ayant accès au compte de service Compute Engine que vous associez à l'environnement d'exécution. Pour spécifier votre propre compte de service, décochez la case Utiliser le compte de service Compute Engine par défaut, puis saisissez l'adresse e-mail du compte de service que vous souhaitez utiliser. Pour en savoir plus sur les comptes de service, consultez la page Types de comptes de service.

   • Un seul utilisateur : cette option n'accorde l'accès qu'à un utilisateur spécifique. Dans le champ Adresse e-mail de l'utilisateur, saisissez l'adresse e-mail du compte utilisateur de l'utilisateur qui utilisera l'instance de notebooks gérés.

   Remarque : Pour accorder l'accès à l'instance via le compte de service ou l'option utilisateur unique, vous devez utiliser l'adresse e-mail du compte utilisateur individuel. L'accès de groupe n'est pas accepté.

   Pour en savoir plus sur l'attribution d'autorisations d'accès, consultez la page Gérer les accès.

6. Cliquez sur Paramètres avancés et renseignez la boîte de dialogue d'après les instructions des sections suivantes.

Utiliser des images Docker personnalisées

Pour exécuter des fichiers de notebook dans un conteneur Docker personnalisé, ajoutez l'image de conteneur Docker personnalisée à votre instance de notebook géré.

L'image de conteneur Docker personnalisée doit être située dans Artifact Registry. Vous devez avoir accès à l'image du conteneur.

1. Dans la section Environnement, dans Images Docker personnalisées, cochez la case Fournir des images Docker personnalisées.

2. Saisissez un chemin d'accès à l'image de conteneur Docker ou cliquez sur Sélectionner pour en ajouter un à partir d'Artifact Registry.

3. Pour ajouter une autre image Docker personnalisée, cliquez sur  Ajouter une autre image Docker, puis répétez ces étapes.

Configurer le matériel

Sélectionnez une configuration matérielle pour votre environnement. Vous pouvez modifier cette option ultérieurement à partir de l'interface utilisateur de JupyterLab.

Confirmer la disponibilité des GPU

La disponibilité de l'accélérateur GPU est basée sur la région, le type de machine et le nombre de GPU souhaités. Vous pouvez confirmer la disponibilité à l'aide des ressources suivantes :

• Disponibilité des GPU dans les régions et zones Le type d'accélérateur souhaité doit être disponible dans la zone de votre instance.
• GPU NVIDIA® A100. Vérifiez la disponibilité des GPU pour votre type de machine.

Configurer le matériel

Pour configurer votre matériel, procédez comme suit :

1. Dans la section Configuration matérielle, sélectionnez un Type de machine.

2. Si vous souhaitez utiliser des GPU, sélectionnez un type de GPU. Si vous ne voyez pas le type de GPU souhaité, vérifiez la disponibilité des GPU pour votre type de machine et la zone.

3. Si vous avez choisi d'utiliser des GPU, sélectionnez le nombre de GPU, puis cliquez sur Installer le pilote de GPU NVIDIA automatiquement.

4. Sélectionnez un type de disque de données et une taille de disque de données en Go.

5. Pour utiliser le comportement par défaut du système d'exploitation, cochez la case Supprimer dans la corbeille. Si vous utilisez le comportement par défaut de la corbeille, les fichiers supprimés à l'aide de l'interface utilisateur de JupyterLab sont récupérables, mais ces fichiers supprimés utilisent de l'espace disque.

Sélectionnez le type de chiffrement

Choisissez la clé de chiffrement par défaut gérée par Google ou la clé de chiffrement gérée par le client (CMEK). Pour en savoir plus sur l'utilisation des CMEK avec les notebooks gérés, consultez la page Utiliser les clés de chiffrement gérées par le client.

1. Dans la section Chiffrement de disque, sélectionnez la clé de chiffrement gérée par Google par défaut ou la clé de chiffrement gérée par le client (CMEK).

2. Si vous sélectionnez Clé de chiffrement gérée par le client (CMEK), cliquez sur la liste, puis sélectionnez votre clé gérée par le client.

   • Si la clé que vous souhaitez utiliser ne figure pas dans la liste, saisissez son ID de ressource.

   • Pour créer une clé de chiffrement gérée par le client, consultez la page Créer des clés de chiffrement symétriques.

Activer l'arrêt en cas d'inactivité

Un arrêt en cas d'inactivité est activé par défaut pour arrêter votre instance après 180 minutes d'inactivité. Vous pouvez modifier le nombre de minutes d'inactivité avant l'arrêt ou désactiver l'arrêt en cas d'inactivité. Pour en savoir plus, consultez la section Arrêt en cas d'inactivité.

• Pour modifier le nombre de minutes avant l'arrêt, dans la section Arrêt en cas d'inactivité, dans le champ Temps d'inactivité avant l'arrêt (en minutes), remplacez la valeur par un entier compris entre 10 et 1440.

• Pour désactiver l'arrêt en cas d'inactivité, désactivez l'option Activer l'arrêt en cas d'inactivité dans la section Arrêt en cas d'inactivité.

Configurer votre réseau

Par défaut, votre instance de notebooks gérés utilise un réseau VPC géré par Google, qui ne nécessite aucune configuration. Si vous le souhaitez, vous pouvez spécifier un réseau VPC situé dans votre projet ou un réseau partagé avec vous. Si vous spécifiez un réseau, celui-ci nécessite une connexion d'accès aux services privés. Le réseau doit également disposer d'un accès à Internet, ou vous devez activer l'accès privé à Google pour le réseau.

1. Dans la section Mise en réseau, sélectionnez Réseaux dans ce projet ou Réseaux partagés avec moi.

2. Dans le champ Réseau, sélectionnez le réseau que vous souhaitez utiliser.

3. Dans le champ Sous-réseau, sélectionnez le sous-réseau que vous souhaitez utiliser.

4. Pour activer une adresse IP externe, cochez la case Activer l'adresse IP externe. Si le réseau spécifié ne dispose pas d'un accès à Internet ou si vous n'activez pas l'adresse IP externe, vous devez activer l'accès privé à Google pour le réseau afin d'utiliser cette instance.

5. Si vous n'avez pas encore configuré une connexion d'accès aux services privés pour ce réseau, cliquez sur Configurer la connexion et procédez comme suit :

   1. Dans la boîte de dialogue Créer une connexion d'accès aux services privés, activez l'API Service Networking, puis cliquez sur Activer l'API. Si l'API Service Networking est déjà activée, cliquez sur Continuer.

   2. Dans la section Allouer une plage d'adresses IP, remplissez la boîte de dialogue pour sélectionner une ou plusieurs plages d'adresses IP existantes, créer une plage d'adresses IP ou utiliser une plage d'adresses IP automatiquement allouée.

   3. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Continuer.

   4. Dans la section Créer une connexion, vérifiez le réseau et la plage d'adresses IP allouée que vous avez sélectionnés, puis cliquez sur Créer une connexion.

Configurer les options de sécurité

Activez ou désactivez les options suivantes :

• nbconvert : nbconvert permet aux utilisateurs d'exporter et de télécharger un fichier notebook sous un type de fichier différent, tel que HTML, PDF ou LaTeX.
• Téléchargement de fichiers à partir de l'UI de notebook : ce paramètre permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers à partir de l'interface utilisateur JupyterLab.
• Terminal : cela permet à un terminal d'accéder à votre instance de notebooks gérés à partir de l'interface utilisateur de JupyterLab.

Terminer la création de l'instance

1. Cliquez sur Créer.

   Vertex AI Workbench démarre automatiquement l'instance. Lorsque l'instance est prête à l'emploi, Vertex AI Workbench active un lien Ouvrir JupyterLab.

Créer une instance à l'aide de Terraform

Vous pouvez créer une instance de notebooks gérés à l'aide de la ressource Terraform google_notebooks_runtime. Utilisez l'exemple suivant pour créer une nouvelle instance de notebooks gérés nommée notebooks-runtime-basic.

Pour savoir comment appliquer ou supprimer une configuration Terraform, consultez la page Commandes Terraform de base.

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

  access_config {
    access_type   = "SINGLE_USER"
    runtime_owner = "[e-mail]"
  }

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

Ouvrir JupyterLab

Une fois l'instance créée, Vertex AI Workbench la démarre automatiquement. Lorsque l'instance est prête à l'emploi, Vertex AI Workbench active automatiquement un lien Ouvrir JupyterLab.

1. À côté du nom de votre instance de notebooks gérés, cliquez sur Ouvrir JupyterLab.

2. La première fois que vous accédez à l'interface utilisateur de JupyterLab d'une instance de notebooks gérés, vous devez autoriser gcloud CLI à accéder à vos données et à authentifier votre instance de notebooks gérés.

   1. Dans la boîte de dialogue Authentifier votre notebook géré, cliquez sur le bouton pour obtenir un code d'authentification.

   2. Choisissez un compte, puis cliquez sur Autoriser. Copiez le code d'authentification.

   3. Dans la boîte de dialogue Authentifier votre notebook géré, collez le code d'authentification, puis cliquez sur Authentifier.

Votre instance de notebooks gérés ouvre JupyterLab.

Ouvrir un nouveau fichier notebook

1. Sélectionnez Fichier > Nouveau > Notebook.

2. Dans la boîte de dialogue Sélectionner le noyau, sélectionnez Python, puis cliquez sur Sélectionner.

3. Le nouveau fichier notebook s'ouvre.

Étape suivante

• Essayez l'un des tutoriels inclus dans votre nouvelle instance de notebooks gérés. Dans l'explorateur de fichiers  JupyterLab, ouvrez le dossier Tutoriels, puis l'un des fichiers notebook.