Crear una instancia de cuadernos gestionados por usuarios con un contenedor personalizado

Puedes crear una instancia de cuadernos gestionados por usuarios basada en un contenedor personalizado. Si usas un contenedor personalizado, puedes adaptar un entorno de cuadernos gestionado por el usuario a tus necesidades específicas. El contenedor debe ser accesible para tuGoogle Cloud cuenta de servicio y exponer un servicio en el puerto 8080. Te recomendamos que crees un contenedor derivado de una imagen de Deep Learning Containers, ya que esas imágenes ya están configuradas para ser compatibles con los cuadernos gestionados por usuarios.

Cómo se actualizan los kernels de contenedores personalizados

Vertex AI Workbench extrae la imagen de contenedor más reciente de tu kernel:

  • Cuando creas tu instancia.

  • Cuando actualices tu instancia.

  • Cuando inicies la instancia.

El kernel del contenedor personalizado no se conserva cuando se detiene la instancia, por lo que, cada vez que se inicia, Vertex AI Workbench extrae la versión más reciente de la imagen del contenedor.

Si tu instancia está en ejecución cuando se lanza una nueva versión de un contenedor, el kernel de tu instancia no se actualizará hasta que detengas y vuelvas a iniciar la instancia.

Antes de empezar

Para crear una instancia de cuadernos gestionada por el usuario, debes tener un proyectoGoogle Cloud y habilitar la API Notebooks en ese proyecto.
  1. 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.

  2. 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.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. 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

  5. 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.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. 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

    8.

  8. Si tienes previsto usar GPUs con tu instancia de notebooks gestionados por el usuario, consulta la página de cuotas de la consola Google Cloud para asegurarte de que tienes suficientes GPUs disponibles en tu proyecto. Si las GPUs no aparecen en la página de cuotas o necesitas más cuota de GPU, puedes solicitar un aumento. Consulta la sección Solicitar un aumento de cuota de la página Cuotas de recursos de Compute Engine.

    9. Roles obligatorios

    Si has creado el proyecto, tienes el rol de gestión de identidades y accesos Propietario (roles/owner) en el proyecto, que incluye todos los permisos necesarios. Salta esta sección y empieza a crear tu instancia de cuadernos gestionados por usuarios. Si no has creado el proyecto tú mismo, sigue las instrucciones de esta sección.

    Para obtener los permisos que necesitas para crear una instancia de notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench, pide a tu administrador que te conceda los siguientes roles de gestión de identidades y accesos en el proyecto:

    Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

    También puedes conseguir los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

    Asegúrate de que tu contenedor personalizado esté listo

    Asegúrate de que tienes un contenedor personalizado al que pueda acceder tu cuenta de servicioGoogle Cloud . Para obtener información sobre cómo crear un contenedor personalizado a partir de una imagen de Deep Learning Containers, consulta Crear un contenedor derivado.

    Crear una instancia con un contenedor personalizado

    Para crear una instancia de cuadernos gestionados por usuarios con un contenedor personalizado, sigue estos pasos:

    1. En la Google Cloud consola, ve a la página Notebooks gestionados por el usuario. También puedes ir a notebook.new (https://notebook.new) y saltarte el siguiente paso.

      Ir a Cuadernos gestionados por usuarios

    2. Haz clic en  Crear.

    3. Haz clic en Advanced options (Opciones avanzadas).

    4. En la página Crear instancia, en la sección Detalles, proporciona la siguiente información sobre la nueva instancia:

      • Nombre: el nombre de la nueva instancia
      • Región y Zona: selecciona una región y una zona para la nueva instancia. Para obtener el mejor rendimiento de red, selecciona la región que esté geográficamente más cerca de ti. Consulta las ubicaciones de los cuadernos gestionados por usuarios disponibles.

    5. En la sección Entorno, en el campo Entorno, selecciona Contenedor personalizado.

    6. En el campo Imagen de contenedor Docker, añada una imagen de contenedor Docker de una de las siguientes formas:

      • Introduce la ruta de una imagen de contenedor Docker. Por ejemplo, para usar una imagen de contenedor de TensorFlow 2.12 con aceleradores de Deep Learning Containers, introduce us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310.
      • Haga clic en Seleccionar para añadir una imagen de contenedor Docker de Artifact Registry. A continuación, en la pestaña Artifact Registry donde se almacena la imagen de contenedor, cambia el proyecto al proyecto que incluye la imagen de contenedor y selecciona la imagen de contenedor.

    7. Haz el resto de las selecciones o déjalas con la configuración predeterminada. Para obtener más información sobre estos ajustes, consulta Crear una instancia de cuadernos gestionados por el usuario con propiedades específicas.

    8. Haz clic en Crear. Vertex AI Workbench crea una instancia de notebooks gestionados por el usuario en función de tu contenedor personalizado.

    Siguientes pasos