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使用 Terraform 建立由使用者管理的筆記本執行個體

在本教學課程中，您將瞭解如何在服務帳戶模式中，在 Vertex AI 中建立 Terraform 設定檔，並佈建由使用者管理的筆記本執行個體。

請使用下列工具完成本教學課程的步驟：

Terraform CLI：Cloud Shell 已預先安裝 Terraform。您不需要另外安裝 Terraform 即可使用 Terraform CLI 指令。
Cloud Shell 編輯器：使用 Cloud Shell 編輯器建立及管理 Terraform 設定檔，以及管理資料夾結構。
Cloud Shell 終端機：使用 Cloud Shell 終端機執行下列 Terraform CLI 指令，例如 terraform init、terraform plan、terraform apply 和 terraform destroy。

事前準備

您必須先設定 Google Cloud 專案和開發環境，才能使用 Terraform 建構 Vertex AI 資源的基礎架構。本節也說明如何啟用 Vertex AI API，讓 Terraform 用於與專案中的資源互動。

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

Go to project selector

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

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

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必要的角色

如果您建立了專案，就會擁有專案的擁有者 (roles/owner) IAM 角色，其中包含所有必要權限。跳至下一個部分。如果您不是自己建立專案，請繼續閱讀本節內容。

如要取得使用 Terraform 建立 Vertex AI Workbench 使用者自行管理的筆記本執行個體所需的權限，請要求管理員為您授予專案的下列 IAM 角色：

筆記本管理員 (roles/notebooks.admin)，可在 Vertex AI Workbench 中建立及刪除執行個體。
服務帳戶使用者 (roles/iam.serviceAccountUser)，用於以服務帳戶執行作業。本教學課程未指定服務帳戶，因此使用者管理的筆記本執行個體會使用預設的 Compute Engine 服務帳戶。
服務使用情形消費者 (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)，可用於檢查服務狀態和作業，以及消耗專案資源的配額和帳單。

如要進一步瞭解如何授予角色，請參閱「管理專案、資料夾和機構的存取權」。

您或許還可透過自訂角色或其他預先定義的角色取得必要權限。

建立資料夾結構和 Terraform 設定檔

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

在 Cloud Shell 終端機中執行下列指令，將主目錄設為有效目錄：
```
cd
```
執行下列指令，建立名為 terraform 的新資料夾：
```
mkdir terraform
```
啟動 Cloud Shell 編輯器。
在「Explorer」窗格中，按一下 terraform 資料夾的滑鼠右鍵，然後點選「New File」。
將檔案名稱設為 main.tf，然後按一下「OK」。

在 Terraform 設定檔中定義基礎架構

在 Cloud Shell 編輯器中開啟 main.tf 檔案。

請在下列 Terraform 設定範例中替換 PROJECT_NAME 和 LOCATION 預留位置，然後將範例複製到 main.tf 檔案：

resource "google_project_service" "notebooks" {
  provider           = google
  service            = "notebooks.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
  project      = "PROJECT_ID"
  name         = "notebooks-instance-basic"
  provider     = google
  location     = "LOCATION"
  machine_type = "e2-medium"

  vm_image {
    project      = "deeplearning-platform-release"
    image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"
  }

  depends_on = [
    google_project_service.notebooks
  ]
}

PROJECT_ID：輸入 Google Cloud 專案 ID。
LOCATION：輸入使用者自行管理的筆記本執行個體的地區和區域。例如，us-west2-b。為取得最佳網路效能，請選取最靠近您的地理區域。查看可用的由使用者管理的筆記本位置。

儲存 main.tf 檔案。

初始化包含 Terraform 設定檔的工作目錄

如要開啟 Cloud Shell 終端機，請在 Cloud Shell 編輯器的工具列中按一下「Open Terminal」(開啟終端機)。
在 Cloud Shell 終端機中執行下列指令，將 terraform 資料夾設為目前的工作目錄：
```
cd ~/terraform
```
執行下列指令：
```
terraform init
```

Terraform 會初始化工作目錄。畫面會顯示以下輸出內容：

Terraform has been successfully initialized!

You may now begin working with Terraform. Try running "terraform plan" to see
any changes that are required for your infrastructure. All Terraform commands
should now work.

If you ever set or change modules or backend configuration for Terraform,
rerun this command to reinitialize your working directory. If you forget, other
commands will detect it and remind you to do so if necessary.

根據 Terraform 設定預覽執行計畫

Terraform 執行計畫會指出 Terraform 計畫對 Vertex AI 基礎架構和服務做出的變更。

執行下列指令，查看 Terraform 執行計畫。

terraform plan

如果系統提示您為 Cloud Shell 提供授權，請按一下「授權」。在授權後，Cloud Shell 預設會使用使用者的憑證。

畫面會顯示類似以下的輸出內容：

Terraform used the selected providers to generate the following execution plan. Resource actions are indicated with the following
symbols:
  + create

Terraform will perform the following actions:

  # google_notebooks_instance.basic_instance will be created
  + resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
      + create_time     = (known after apply)
      + id              = (known after apply)
      + labels          = (known after apply)
      + location        = "us-west2-b"
      + machine_type    = "e2-medium"
      + name            = "notebooks-instance-basic"
      + network         = (known after apply)
      + project         = "my_project"
      + proxy_uri       = (known after apply)
      + service_account = (known after apply)
      + state           = (known after apply)
      + subnet          = (known after apply)
      + update_time     = (known after apply)

      + shielded_instance_config {
          + enable_integrity_monitoring = (known after apply)
          + enable_secure_boot          = (known after apply)
          + enable_vtpm                 = (known after apply)
        }

      + vm_image {
          + image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"
          + project      = "deeplearning-platform-release"
        }
    }

  # google_project_service.notebooks will be created
  + resource "google_project_service" "notebooks" {
      + disable_on_destroy = false
      + id                 = (known after apply)
      + project            = (known after apply)
      + service            = "notebooks.googleapis.com"
    }

Plan: 2 to add, 0 to change, 0 to destroy.

my_project 表示您指定的 Google Cloud 專案 ID。
us-west2-b 會指出您指定的使用者管理筆記本執行個體所屬的區域和區域。

套用執行計畫中提出的變更

執行下列指令，將執行計畫中的變更套用至 Vertex AI 基礎架構，並建立使用者自行管理的筆記本執行個體：
```
terraform apply
```

畫面會顯示類似以下的輸出內容：

Terraform used the selected providers to generate the following execution plan. Resource actions are indicated with the following
symbols:
  + create

Terraform will perform the following actions:

  # google_notebooks_instance.basic_instance will be created
  + resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
      + create_time     = (known after apply)
      + id              = (known after apply)
      + labels          = (known after apply)
      + location        = "us-west2-b"
      + machine_type    = "e2-medium"
      + name            = "notebooks-instance-basic"
      + network         = (known after apply)
      + project         = "my_project"
      + proxy_uri       = (known after apply)
      + service_account = (known after apply)
      + state           = (known after apply)
      + subnet          = (known after apply)
      + update_time     = (known after apply)

      + shielded_instance_config {
          + enable_integrity_monitoring = (known after apply)
          + enable_secure_boot          = (known after apply)
          + enable_vtpm                 = (known after apply)
        }

      + vm_image {
          + image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"
          + project      = "deeplearning-platform-release"
        }
    }

  # google_project_service.notebooks will be created
  + resource "google_project_service" "notebooks" {
      + disable_on_destroy = false
      + id                 = (known after apply)
      + project            = (known after apply)
      + service            = "notebooks.googleapis.com"
    }

Plan: 2 to add, 0 to change, 0 to destroy.

Do you want to perform these actions?
  Terraform will perform the actions described above.
  Only 'yes' will be accepted to approve.

  Enter a value:

my_project 表示您指定的 Google Cloud 專案 ID。
us-west2-b 會指出您指定的使用者管理筆記本執行個體所屬的區域和區域。

輸入 yes，然後按下 Enter 鍵。畫面會顯示類似以下的輸出內容：
```
Apply complete! Resources: 2 added, 0 changed, 0 destroyed.
```

查看由使用者管理的筆記本執行個體

前往 Google Cloud 控制台的「使用者管理的 Notebook」頁面。

前往「使用者自行管理的筆記本」

新的筆記本「notebooks-instance-basic」會列在表格中。請注意，執行 terraform apply 後，新的由使用者管理的筆記本執行個體可能需要幾分鐘才能佈建完成。

清除專案所用資源

清除您在本教學課程中建立的 Google Cloud 資源。如要避免部分資源產生意外費用，請按照下列步驟操作：

在 Cloud Shell 終端機中執行下列指令，將 terraform 資料夾設為目前的工作目錄：
```
cd ~/terraform
```
如要刪除根據 Terraform 設定建立的 Vertex AI 資源，請執行下列指令：
```
terraform destroy
```

畫面會顯示類似以下的輸出內容：

Terraform used the selected providers to generate the following execution plan. Resource actions are indicated with the following symbols:
  - destroy

Terraform will perform the following actions:

  # google_notebooks_instance.basic_instance will be destroyed
  - resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
      - create_time            = "2022-12-01T21:14:05.065893475Z" -> null
      - id                     = "projects/my_project/locations/us-west2-b/instances/notebooks-instance-basic" -> null
      - install_gpu_driver     = false -> null
      - labels                 = {
          - "goog-caip-notebook" = ""
        } -> null
      - location               = "us-west2-b" -> null
      - machine_type           = "e2-medium" -> null
      - name                   = "notebooks-instance-basic" -> null
      - network                = "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my_project/global/networks/default" -> null
      - no_proxy_access        = false -> null
      - no_public_ip           = false -> null
      - project                = "my_project" -> null
      - service_account        = "329223940713-compute@developer.gserviceaccount.com" -> null
      - service_account_scopes = [] -> null
      - state                  = "PROVISIONING" -> null
      - subnet                 = "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my_project/regions/us-west2/subnetworks/default" -> null
      - tags                   = [] -> null
      - update_time            = "2022-12-01T21:14:19.048432376Z" -> null

      - shielded_instance_config {
          - enable_integrity_monitoring = true -> null
          - enable_secure_boot          = false -> null
          - enable_vtpm                 = true -> null
        }

      - vm_image {
          - image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks" -> null
          - project      = "deeplearning-platform-release" -> null
        }
    }

  # google_project_service.notebooks will be destroyed
  - resource "google_project_service" "notebooks" {
      - disable_on_destroy = false -> null
      - id                 = "my_project/notebooks.googleapis.com" -> null
      - project            = "my_project" -> null
      - service            = "notebooks.googleapis.com" -> null
    }

Plan: 0 to add, 0 to change, 2 to destroy.

Do you really want to destroy all resources?
  Terraform will destroy all your managed infrastructure, as shown above.
  There is no undo. Only 'yes' will be accepted to confirm.

  Enter a value:

my_project 表示您指定的 Google Cloud 專案 ID。
us-west2-b 會指出您指定的使用者管理筆記本執行個體所屬的區域和區域。

輸入 yes，然後按下 Enter 鍵。畫面會顯示類似以下的輸出內容：
```
Destroy complete! Resources: 2 destroyed.
```
如要確認已刪除由使用者管理的筆記本執行個體，請前往「由使用者管理的筆記本」頁面。

前往「使用者自行管理的筆記本」
啟動 Cloud Shell 編輯器。
如要刪除 terraform 資料夾及其內容，請在「檔案總管」窗格中，按一下 terraform 資料夾的滑鼠右鍵，然後點選「刪除」。
系統提示時，按一下 [OK] (確定) 確認操作。

在 Vertex AI 中使用 Terraform 的更多方式

本教學課程說明如何使用 Terraform，只建立一個設定檔，並根據一個 Terraform 資源佈建基礎架構。您也可以透過下列方式使用 Terraform：

將多個 Terraform 資源新增至同一個 Terraform 設定檔。如需 Vertex AI 的 Terraform 資源清單，請參閱「可用於 Vertex AI 的 Terraform 資源」。
建立包含多個資料夾和 Terraform 設定檔的目錄結構。舉例來說，您可以為每種 Terraform 資源類型建立單獨的資料夾和 Terraform 設定檔。

後續步驟

進一步瞭解 Terraform 註冊中心中的 google_notebooks_instance Terraform 資源。
進一步瞭解使用者自行管理的筆記本和 Vertex AI Workbench。
在本機指令列介面上安裝 Terraform。
如要進一步瞭解 Terraform，請前往 Terraform 開發人員網站。
請參閱 Terraform 登錄項目中的 Terraform 資源說明文件。

使用 Terraform 建立由使用者管理的筆記本執行個體 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

事前準備

必要的角色

建立資料夾結構和 Terraform 設定檔

在 Terraform 設定檔中定義基礎架構

初始化包含 Terraform 設定檔的工作目錄

根據 Terraform 設定預覽執行計畫

套用執行計畫中提出的變更

查看由使用者管理的筆記本執行個體

清除專案所用資源

在 Vertex AI 中使用 Terraform 的更多方式

後續步驟

使用 Terraform 建立由使用者管理的筆記本執行個體