커스텀 컨테이너를 사용하여 사용자 관리형 노트북 인스턴스 만들기

커스텀 컨테이너를 기반으로 사용자 관리 노트북 인스턴스를 만들 수 있습니다. 커스텀 컨테이너를 사용하면 특정 니즈에 맞게 사용자 관리 노트북 환경을 맞춤설정할 수 있습니다. 컨테이너는 Google Cloud 서비스 계정에서 액세스할 수 있어야 하며, 8080 포트에서 서비스를 노출해야 합니다. Deep Learning Containers 이미지에서 파생된 컨테이너는 해당 이미지가 이미 사용자 관리 노트북과 호환되도록 구성되어 있으므로 만드는 것이 좋습니다.

커스텀 컨테이너 커널이 업데이트되는 방식

Vertex AI Workbench는 다음 상황에서 커널의 최신 컨테이너 이미지를 가져옵니다.

  • 인스턴스를 만들 때.

  • 인스턴스를 업그레이드할 때.

  • 인스턴스를 시작할 때.

커스텀 컨테이너 커널은 인스턴스가 중지될 때 유지되지 않으므로 인스턴스가 시작될 때마다 Vertex AI Workbench가 컨테이너 이미지의 최신 버전을 가져옵니다.

인스턴스 실행 중에 컨테이너의 새 버전이 출시되면 인스턴스를 중지하고 시작해야 인스턴스의 커널이 업데이트됩니다.

시작하기 전에

사용자 관리형 노트북 인스턴스를 만들려면 먼저 Google Cloud 프로젝트가 있고 이 프로젝트에 Notebooks API를 사용 설정해야 합니다.
  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

  2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  4. Notebooks API 사용 설정

    API 사용 설정

    5.

  5. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

    프로젝트 선택기로 이동

  6. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  7. Notebooks API 사용 설정

    API 사용 설정

    8.

  8. 사용자 관리형 노트북 인스턴스에 GPU를 사용하려는 경우 Google Cloud 콘솔의 할당량 페이지를 확인하여 프로젝트에 사용 가능한 GPU가 충분히 있는지 확인하세요. GPU가 할당량 페이지에 나와 있지 않거나 추가 GPU 할당량이 필요한 경우 할당량 상향 조정을 요청하세요. Compute Engine 리소스 할당량 페이지의 추가 할당량 요청을 참조하세요.

필요한 역할

프로젝트를 만든 경우 프로젝트에 대한 소유자(roles/owner) IAM 역할이 있으며 이 역할에는 모든 필수 권한이 포함됩니다. 이 섹션을 건너뛰고 사용자 관리형 노트북 인스턴스를 만듭니다. 프로젝트를 직접 만들지 않았으면 이 섹션에서 계속 진행합니다.

사용자 계정에 Vertex AI Workbench 사용자 관리형 노트북 인스턴스를 만드는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 사용자 계정에 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 사용자 계정에 필요한 권한을 부여할 수도 있습니다.

커스텀 컨테이너가 준비되었는지 확인

Google Cloud 서비스 계정에서 액세스할 수 있는 커스텀 컨테이너가 있어야 합니다. Deep Learning Containers 이미지에서 커스텀 컨테이너를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 파생 컨테이너 만들기를 참조하세요.

커스텀 컨테이너를 사용하여 인스턴스 만들기

커스텀 컨테이너를 사용하여 사용자 관리형 노트북 인스턴스를 만들려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. Google Cloud 콘솔에서 사용자 관리형 노트북 페이지로 이동합니다. 또는 notebook.new(https://notebook.new)로 이동하여 다음 단계를 건너뜁니다.

    사용자 관리형 노트북으로 이동

  2. 새로 만들기를 클릭합니다.

  3. 고급 옵션을 클릭합니다.

  4. 인스턴스 만들기 페이지의 세부정보 섹션에서 새 인스턴스에 대한 다음 정보를 제공합니다.

    • 이름: 새 인스턴스 이름
    • 리전 및 영역: 새 인스턴스의 리전 및 영역을 선택합니다. 최상의 네트워크 성능을 위해 지리적으로 가장 가까운 리전을 선택합니다. 사용 가능한 사용자 관리형 노트북 위치를 참조하세요.

  5. 환경 섹션의 환경 필드에서 커스텀 컨테이너를 선택합니다.

  6. Docker 컨테이너 이미지 필드에서 다음 방법 중 하나로 Docker 컨테이너 이미지를 추가합니다.

    • Docker 컨테이너 이미지 경로를 입력합니다. 예를 들어 Deep Learning Containers의 가속기로 TensorFlow 2.12 컨테이너 이미지를 사용하려면 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310을 입력합니다.
    • 선택을 클릭하여 Artifact Registry에서 Docker 컨테이너 이미지를 추가합니다. 그런 다음 컨테이너 이미지가 저장된 Artifact Registry 탭에서 프로젝트를 컨테이너 이미지가 포함된 프로젝트로 변경한 후 컨테이너 이미지를 선택합니다.

  7. 나머지를 선택하거나 기본 설정 상태로 둡니다. 이러한 설정에 대한 자세한 내용은 특정 속성이 있는 사용자 관리 노트북 인스턴스 만들기를 참조하세요.

  8. 만들기를 클릭합니다. Vertex AI Workbench는 커스텀 컨테이너를 기반으로 사용자 관리 노트북 인스턴스를 만듭니다.

다음 단계