Nutzerverwaltete Notebooks-Instanz mit benutzerdefiniertem Container erstellen

Sie können eine nutzerverwaltete Notebookinstanz auf Basis eines benutzerdefinierten Containers erstellen. Mit einem benutzerdefinierten Container können Sie eine nutzerverwaltete Notebookumgebung an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen. Der Container muss dabei über Ihr Google Cloud-Dienstkonto zugänglich sein und einen Dienst über Port 8080 verfügbar machen. Es empfiehlt sich, einen Container zu erstellen, der von einem Deep Learning Container-Image abgeleitet ist, da diese Images bereits so konfiguriert sind, dass sie mit nutzerverwalteten Notebooks kompatibel sind.

So werden benutzerdefinierte Container-Kernel aktualisiert

Vertex AI Workbench ruft das neueste Container-Image für Ihren Kernel ab:

  • Wenn Sie die Instanz erstellen

  • Beim Upgrade der Instanz

  • Wenn Sie die Instanz starten

Der benutzerdefinierte Container-Kernel bleibt nicht bestehen, wenn Ihre Instanz gestoppt wird. Daher ruft Vertex AI Workbench bei jedem Start der Instanz die neueste Version des Container-Images ab.

Wenn Ihre Instanz mit einer neuen Version eines Containers ausgeführt wird, wird der Kernel Ihrer Instanz erst aktualisiert, wenn Sie Ihre Instanz beenden und starten.

Hinweise

Bevor Sie eine nutzerverwaltete Notebookinstanz erstellen können, müssen Sie ein Google Cloud-Projekt haben und die Notebooks API für dieses Projekt aktivieren.
  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

  2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  4. Notebooks API aktivieren.

    Aktivieren Sie die API

    5.

  5. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  6. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  7. Notebooks API aktivieren.

    Aktivieren Sie die API

    8.

  8. Wenn Sie GPUs mit Ihrer nutzerverwalteten Notebooks-Instanz verwenden möchten, prüfen Sie auf der Seite „Kontingente“ in der Google Cloud Console, ob in Ihrem Projekt genügend GPUs verfügbar sind. Wenn auf der Seite "Kontingente" keine GPUs aufgeführt sind oder Sie zusätzliche GPU-Kontingente benötigen, können Sie eine Erhöhung des Kontingents beantragen. Weitere Informationen finden Sie auf der Compute Engine-Seite Ressourcenkontingente unter Ein höheres Kontingent anfordern.

Erforderliche Rollen

Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie die IAM-Rolle „Inhaber“ (roles/owner) für das Projekt, die alle erforderlichen Berechtigungen enthält. Überspringen Sie diesen Abschnitt und beginnen Sie mit der Erstellung Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz. Wenn Sie das Projekt nicht selbst erstellt haben, fahren Sie mit diesem Abschnitt fort.

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihrem Nutzerkonto die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, damit Ihr Nutzerkonto die erforderlichen Berechtigungen zum Erstellen einer nutzerverwalteten Notebookinstanz von Vertex AI Workbench hat:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.

Ihr Administrator kann Ihrem Nutzerkonto möglicherweise auch die erforderlichen Berechtigungen über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erteilen.

Bereitschaft des benutzerdefinierten Containers sicherstellen

Sie benötigen einen benutzerdefinierten Container, auf den Ihr Google Cloud-Dienstkonto zugreifen kann. Informationen zum Erstellen eines benutzerdefinierten Containers aus einem Deep Learning Container-Image finden Sie unter Abgeleiteten Container erstellen.

Instanz mit einem benutzerdefinierten Container erstellen

Führen Sie folgende Schritte aus, um eine nutzerverwaltete Notebooks-Instanz mithilfe eines benutzerdefinierten Containers zu erstellen:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Nutzerverwaltete Notebooks auf. Rufen Sie alternativ notebook.new (https://notebook.new) auf und überspringen Sie den nächsten Schritt.

    Zu "Nutzerverwaltete Notebooks"

  2. Klicken Sie auf  NEU ERSTELLEN.

  3. Klicken Sie auf Erweiterte Optionen.

  4. Geben Sie auf der Seite Instanz erstellen im Abschnitt Details die folgenden Informationen für Ihre neue Instanz an:

    • Instanzname: Ein Name für die neue Instanz.
    • Region und Zone: Wählen Sie eine Region und eine Zone für die neue Instanz aus. Wählen Sie für eine optimale Netzwerkleistung die Region aus, die Ihnen geografisch am nächsten liegt. Prüfen Sie die verfügbaren Standorte für vom Nutzer verwaltete Notebooks.

  5. Wählen Sie im Abschnitt Umgebung im Feld Umgebung die Option Benutzerdefinierter Container aus.

  6. Fügen Sie im Feld Docker-Container-Image auf eine der folgenden Arten ein Docker-Container-Image hinzu:

    • Geben Sie den Pfad des Docker-Container-Images ein. Wenn Sie beispielsweise ein TensorFlow 2.12-Container-Image mit Beschleunigern aus Deep Learning Container verwenden möchten, geben Sie us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310 ein.
    • Klicken Sie auf Auswählen, um ein Docker-Container-Image aus Artifact Registry hinzuzufügen. Ändern Sie dann auf dem Tab Artifact Registry, in dem Ihr Container-Image gespeichert ist, das Projekt in das Projekt, das Ihr Container-Image enthält, und wählen Sie Ihr Container-Image aus.

  7. Nehmen Sie den Rest der Auswahl vor oder lassen Sie die Standardeinstellung unverändert. Weitere Informationen zu diesen Einstellungen finden Sie unter Nutzerverwaltete Notebookinstanz mit bestimmten Attributen erstellen.

  8. Klicken Sie auf Erstellen. Vertex AI Workbench erstellt anhand des benutzerdefinierten Containers eine nutzerverwaltete Notebookinstanz.

Nächste Schritte