Créer une version spécifique d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur
Cette page explique comment créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur basée sur une version spécifique de Deep Learning VM Image.
Les raisons de créer une version spécifique
Pour vous assurer que votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur dispose d'un logiciel compatible avec votre code ou votre application, vous pouvez créer une version spécifique.
Les instances de notebooks gérés par l'utilisateur sont créées à l'aide d'images Deep Learning VM. Les images Deep Learning VM sont fréquemment mises à jour, et les versions de logiciels et de packages préinstallés varient d'une version à l'autre.
Pour en savoir plus sur des versions spécifiques de Deep Learning VM, consultez les notes de version de Deep Learning VM.
Après avoir créé une version spécifique d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur, vous pouvez la mettre à niveau. La mise à niveau de l'instance met à jour les logiciels et packages préinstallés. Pour en savoir plus, consultez la section Mettre à niveau l'environnement d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur.
Avant de commencer
Avant de pouvoir créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur, vous devez disposer d'un projet Google Cloud et activer l'API Notebooks pour ce projet.- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Notebooks API.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Notebooks API.
- Si vous prévoyez d'utiliser des GPU avec votre instance AI Platform Notebooks, consultez la page des quotas dans la console Google Cloud pour vous assurer que vous disposez de suffisamment de GPU dans votre projet. Si les GPU ne figurent pas sur la page "Quotas" ou que vous avez besoin d'un quota de GPU supplémentaire, demandez une augmentation de quota. Consultez la section Demander une augmentation de quota de la page Quotas de ressources Compute Engine.
Rôles requis
Si vous avez créé le projet, vous disposez du rôle IAM Propriétaire (roles/owner
) sur le projet, qui inclut toutes les autorisations requises. Ignorez cette section et commencez à créer votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur. Si vous n'avez pas créé le projet vous-même, continuez dans cette section.
Pour vous assurer que votre compte utilisateur dispose des autorisations nécessaires pour créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur Vertex AI Workbench, demandez à votre administrateur d'attribuer les rôles IAM suivants à votre compte utilisateur sur le projet:
- Administrateur Notebooks (
roles/notebooks.admin
) - Utilisateur du compte de service (
roles/iam.serviceAccountUser
)
Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la section Gérer les accès.
Votre administrateur peut également attribuer à votre compte utilisateur les autorisations requises via des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.
Rechercher la version spécifique qui vous convient
Pour créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur basée sur une version Deep Learning VM spécifique, vous devez connaître le nom de l'image de cette version.
Chaque version de Deep Learning VM inclut des mises à jour de nombreuses images différentes, et chaque image de la version possède son propre nom d'image.
Pour trouver le nom d'image spécifique que vous souhaitez, procédez comme suit :
Recherchez le numéro de version Deep Learning VM pour lequel vous souhaitez obtenir les noms d'images. Les numéros de version sont inclus dans les notes de version de Deep Learning VM. Les numéros de version sont sous la forme d'un élément
M
suivi du numéro de la version, par exemple,M79
.Pour lister les noms d'images d'une version Deep Learning VM spécifique, exécutez la commande ci-dessous.
gcloud compute images list --project="deeplearning-platform-release" \ --format="value(name)" \ --filter="labels.release=RELEASE_NUMBER" \ --show-deprecated
Remplacez
RELEASE_NUMBER
par un numéro de version de Deep Learning VM, tel queM79
.Recherchez le nom de l'image que vous souhaitez utiliser.
Créer une version spécifique à partir de la ligne de commande
Pour créer une version spécifique d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur à partir de la ligne de commande, procédez comme suit :
Exécutez la commande
gcloud notebooks
suivante :gcloud notebooks instances create INSTANCE_NAME \ --vm-image-project="deeplearning-platform-release" \ --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME \ --machine-type=MACHINE_TYPE \ --location=LOCATION
Remplacez les éléments suivants :
INSTANCE_NAME
: nom de votre nouvelle instance.VM_IMAGE_NAME
: nom de l'image que vous souhaitez utiliser pour créer votre instanceMACHINE_TYPE
: type de machine de la VM de votre instanceLOCATION
: emplacement Google Cloud dans lequel vous souhaitez que votre nouvelle instance se trouve
Accédez à votre instance à partir de Google Cloud Console.
Étape suivante
Apprenez-en plus sur la mise à niveau des instances de notebooks gérés par l'utilisateur pour vous assurer que votre instance n'est mise à niveau que lorsque vous êtes prêt.
Installez des dépendances sur votre nouvelle instance de notebooks gérés par l'utilisateur.
Apprenez-en plus sur les instances Deep Learning VM dans la documentation de Deep Learning VM.
Découvrez comment surveiller l'état de fonctionnement de votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur.