使用自定义容器创建用户管理的笔记本实例

您可以基于自定义容器创建用户管理的笔记本实例。使用自定义容器，您可以根据自己的具体需求自定义用户管理的笔记本环境。容器必须可供您的 Google Cloud 服务账号访问，并通过端口 8080 提供服务。我们建议您创建一个派生自 Deep Learning Containers 映像的容器，因为这些映像已配置为与用户管理的笔记本兼容。

自定义容器内核的更新方式

Vertex AI Workbench 在以下情况下为您的内核拉取最新容器映像：

  • 创建实例时。

  • 升级实例时。

  • 启动实例时。

实例停止后，自定义容器内核不会保留，因此每次启动实例时，Vertex AI Workbench 都会拉取最新版本的容器映像。

如果在发布新版本的容器时实例正在运行，则在您停止并启动实例后，实例的内核才会更新。

准备工作

在创建用户管理的笔记本实例之前，您必须拥有 Google Cloud 项目并为该项目启用 Notebooks API。
  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.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Notebooks API.

    Enable the API

    5.

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

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Notebooks API.

    Enable the API

    8.

  8. 如果您计划在用户管理的笔记本实例中使用 GPU，请查看 Google Cloud 控制台中的配额页面，确保您的项目中有足够的 GPU 可用。如果配额页面上未列出 GPU，或者您需要额外的 GPU 配额，您可以申请增加配额。请参阅 Compute Engine 资源配额页面的申请增加配额。

所需的角色

如果您已创建项目，则需要具有项目的 Owner (roles/owner) IAM 角色，该角色可提供所有必需的权限。跳过此部分并开始创建用户管理的笔记本实例。如果您未自行创建项目，请继续阅读本部分。

如需确保您的用户账号具有创建 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本实例所需的权限，请让您的管理员向您的用户账号授予项目的以下 IAM 角色：

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理访问权限。

您的管理员还可以通过自定义角色或其他预定义角色向您的用户账号授予所需的权限。

确保您的自定义容器已准备就绪

确保您有一个自定义容器可供您的 Google Cloud 服务账号访问。如需了解如何通过 Deep Learning Containers 映像创建自定义容器，请参阅创建派生容器。

使用自定义容器创建实例

如需使用自定义容器创建用户管理的笔记本实例，请完成以下步骤：

  1. 在 Google Cloud 控制台中，转到用户管理的笔记本页面。 或者转到 notebook.new (https://notebook.new) 并跳过下一步。

    进入“用户管理的笔记本”

  2. 点击  新建。

  3. 点击高级选项。

  4. 在创建实例页面的详细信息部分中，为新实例提供以下信息：

    • 名称：新实例的名称
    • 区域和可用区：为新实例选择区域和可用区。为获得最佳网络性能，请选择与您的地理位置最近的区域。 查看可用的用户管理的笔记本位置。

  5. 在环境部分的环境字段中，选择自定义容器。

  6. 在 Docker 容器映像字段中，通过以下方式之一添加 Docker 容器映像：

    • 输入 Docker 容器映像路径。例如，如需将 TensorFlow 2.12 容器映像与来自 Deep Learning Containers 的加速器结合使用，请输入 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310。
    • 点击选择，从 Artifact Registry 添加 Docker 容器映像。然后，在存储容器映像的 Artifact Registry 标签页上，将项目更改为包含容器映像的项目，并选择容器映像。

  7. 完成其余选择，或保留其默认设置。如需详细了解这些设置，请参阅创建具有特定属性的用户管理的笔记本实例。

  8. 点击创建。Vertex AI Workbench 会根据您的自定义容器为您创建一个用户管理的笔记本实例。

后续步骤