Crie uma instância de notebooks geridos pelo utilizador com um contentor personalizado

Crie uma instância de notebooks geridos pelo utilizador com um contentor personalizado

Os blocos de notas geridos pelo utilizador do Vertex AI Workbench estão descontinuados. A 14 de abril de 2025, o apoio técnico para os blocos de notas geridos pelo utilizador terminou e a capacidade de criar instâncias de blocos de notas geridos pelo utilizador foi removida. As instâncias existentes vão continuar a funcionar até 30 de março de 2026, mas os patches, as atualizações e as atualizações não vão estar disponíveis. Para continuar a usar o Vertex AI Workbench, recomendamos que migre as suas instâncias de blocos de notas geridos pelo utilizador para instâncias do Vertex AI Workbench.

Pode criar uma instância de blocos de notas geridos pelo utilizador com base num contentor personalizado. A utilização de um contentor personalizado permite-lhe personalizar um ambiente de blocos de notas gerido pelo utilizador para as suas necessidades específicas. O contentor tem de estar acessível à sua Google Cloud conta de serviço e expor um serviço na porta 8080. Recomendamos que crie um contentor derivado de uma imagem dos Deep Learning Containers, porque essas imagens já estão configuradas para serem compatíveis com os blocos de notas geridos pelo utilizador.

Como são atualizados os kernels de contentores personalizados

O Vertex AI Workbench extrai a imagem do contentor mais recente para o seu kernel:

• Quando cria a instância.

• Quando atualiza a sua instância.

• Quando inicia a instância.

O kernel do contentor personalizado não persiste quando a instância é interrompida. Por isso, sempre que a instância é iniciada, o Vertex AI Workbench extrai a versão mais recente da imagem do contentor.

Se a sua instância estiver em execução quando for lançada uma nova versão de um contentor, o kernel da instância não é atualizado até parar e iniciar a instância.

Antes de começar

Antes de poder criar uma instância de notebooks gerida pelo utilizador, tem de ter um Google Cloud projeto e ativar a API Notebooks para esse projeto.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

1. Se planeia usar GPUs com a instância de blocos de notas geridos pelo utilizador, consulte a página de quotas na Google Cloud consola para garantir que tem GPUs suficientes disponíveis no seu projeto. Se as GPUs não forem apresentadas na página de quotas ou precisar de uma quota de GPUs adicional, pode pedir um aumento da quota. Consulte o artigo Pedir um aumento da quota na página Quotas de recursos do Compute Engine.

Funções necessárias

Se criou o projeto, tem a função de IAM de proprietário (roles/owner) no projeto, que inclui todas as autorizações necessárias. Ignore esta secção e comece a criar a sua instância de blocos de notas geridos pelo utilizador. Se não criou o projeto, continue nesta secção.

Para receber as autorizações de que precisa para criar uma instância do Vertex AI Workbench User Managed Notebooks, peça ao seu administrador para lhe conceder as seguintes funções de IAM no projeto:

• Administrador do Notebooks (roles/notebooks.admin)
• Utilizador da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser)

Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

Também pode conseguir as autorizações necessárias através de funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

Certifique-se de que o contentor personalizado está pronto

Certifique-se de que tem um contentor personalizado acessível à suaGoogle Cloud conta de serviço. Para obter informações sobre como criar um contentor personalizado a partir de uma imagem dos Deep Learning Containers, consulte o artigo Criar um contentor derivado.

Crie uma instância com um contentor personalizado

Para criar uma instância de blocos de notas geridos pelo utilizador com um contentor personalizado, conclua os seguintes passos:

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Blocos de notas geridos pelo utilizador. Em alternativa, aceda a notebook.new (https://notebook.new) e ignore o passo seguinte.

   Aceda aos blocos de notas geridos pelo utilizador

2. Clique em  Criar novo.

3. Clique em Opções avançadas.

4. Na página Criar instância, na secção Detalhes, faculte as seguintes informações para a sua nova instância:

   • Nome: um nome para a nova instância
   • Região e Zona: selecione uma região e uma zona para a nova instância. Para o melhor desempenho da rede, selecione a região geograficamente mais próxima de si. Consulte as localizações de blocos de notas geridos pelo utilizador disponíveis.

5. Na secção Ambiente, no campo Ambiente, selecione Contentor personalizado.

6. No campo Imagem do contentor Docker, adicione uma imagem do contentor Docker de uma das seguintes formas:

   • Introduza um caminho de imagem de contentor do Docker. Por exemplo, para usar uma imagem de contentor do TensorFlow 2.12 com aceleradores dos Deep Learning Containers, introduza us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310.
   • Clique em Selecionar para adicionar uma imagem de contentor Docker do Artifact Registry. Em seguida, no separador Artifact Registry, onde a imagem de contentor está armazenada, altere o projeto para o projeto que inclui a imagem de contentor e selecione a imagem de contentor.

7. Faça as restantes seleções ou deixe-as na predefinição. Para mais informações sobre estas definições, consulte o artigo Crie uma instância de blocos de notas gerida pelo utilizador com propriedades específicas.

8. Clique em Criar. O Vertex AI Workbench cria uma instância de blocos de notas geridos pelo utilizador para si, com base no seu contentor personalizado.

O que se segue?

• Leia sobre como enviar imagens de contentores para o Artifact Registry. Se as imagens de contentores que envia para o Artifact Registry forem derivadas de uma imagem dos Deep Learning Containers, pode usar estas imagens de contentores quando criar instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador.
• Saiba mais sobre a modificação dos contentores personalizados lendo as práticas recomendadas para escrever ficheiros Dockerfile.