Crea un'istanza di Vertex AI Workbench

Questa pagina mostra come creare un'istanza Vertex AI Workbench utilizzando la console o Google Cloud CLI. Google Cloud Durante la creazione dell'istanza, puoi configurare l'hardware, il tipo di crittografia, la rete e altri dettagli.

Prima di iniziare

  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. 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.

    Crea un'istanza

    Puoi creare un'istanza Vertex AI Workbench utilizzando la console Google Cloud , gcloud CLI o Terraform:

    Console

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze.

      Vai a Istanze

    2. Fai clic su  Crea nuova.

    3. Nella finestra di dialogo Nuova istanza, fai clic su Opzioni avanzate.

    4. Nella finestra di dialogo Crea istanza, nella sezione Dettagli, fornisci le seguenti informazioni per la nuova istanza:

      • Nome: fornisci un nome per la nuova istanza. Il nome deve iniziare con una lettera seguita da un massimo di 62 lettere minuscole, numeri o trattini (-) e non può terminare con un trattino.
      • Regione e Zona: seleziona una regione e una zona per la nuova istanza. Per ottenere le migliori prestazioni di rete, seleziona la regione geograficamente più vicina a te. Consulta le posizioni di Vertex AI Workbench disponibili.
      • Etichette: facoltativo. Fornisci etichette personalizzate chiave/valore per l'istanza.
      • Tag di rete: facoltativo. Fornisci i tag di rete per l'istanza.

    5. Nella sezione Ambiente, fornisci quanto segue:

      • Versione di JupyterLab: per attivare JupyterLab 4 (anteprima), seleziona JupyterLab 4.x. Se non selezionata, l'istanza utilizzerà JupyterLab 3. Per ulteriori informazioni, vedi Anteprima di JupyterLab 4.
      • Versione: utilizza l'ultima versione o una versione precedente delle istanze Vertex AI Workbench.
      • Script post-avvio: facoltativo. Fai clic su Sfoglia per selezionare uno script da eseguire una sola volta, dopo la creazione dell'istanza. Il percorso deve essere un URL o un percorso Cloud Storage, ad esempio: gs://PATH_TO_FILE/FILE_NAME.
      • Metadati: facoltativo. Fornisci chiavi dei metadati personalizzate per l'istanza.

    6. Nella sezione Tipo di macchina, fornisci quanto segue:

      • Tipo di macchina: seleziona il numero di CPU e la quantità di RAM per la tua nuova istanza. Vertex AI Workbench fornisce stime mensili dei costi per ogni tipo di macchina selezionato.

      • GPU: facoltativo. Se vuoi le GPU, seleziona il tipo di GPU e il numero di GPU per la nuova istanza. Il tipo di acceleratore che vuoi deve essere disponibile nella zona della tua istanza. Per informazioni sulla disponibilità degli acceleratori per zona, consulta Disponibilità di regioni e zone GPU. Per informazioni sulle diverse GPU, consulta GPU su Compute Engine.

        Seleziona Installa automaticamente il driver GPU NVIDIA.

      • Shielded VM: facoltativo. Seleziona o deseleziona le seguenti caselle di controllo:

        • Avvio protetto
        • Virtual Trusted Platform Module (vTPM)
        • Monitoraggio dell'integrità

      • Arresto per inattività: facoltativo.

        • Per modificare il numero di minuti prima dell'arresto, nel campo Tempo di inattività prima dell'arresto (minuti), modifica il valore con un numero intero compreso tra 10 e 1440.

        • Per disattivare l'arresto per inattività, deseleziona Abilita arresto per inattività.

    7. Nella sezione Dischi, fornisci quanto segue:

      • Dischi: facoltativo. Per modificare le impostazioni predefinite del disco dati, seleziona un tipo di disco dati e una dimensione del disco dati in GB. Per saperne di più sui tipi di disco, consulta Opzioni di archiviazione.

      • Elimina nel cestino: facoltativo. Seleziona questa casella di controllo per utilizzare il comportamento predefinito del cestino del sistema operativo. Se utilizzi il comportamento predefinito del cestino, i file eliminati utilizzando l'interfaccia utente JupyterLab sono recuperabili, ma questi file eliminati utilizzano spazio su disco.

      • Crittografia: seleziona Google-managed encryption key o Chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Per utilizzare CMEK, consulta Chiavi di crittografia gestite dal cliente.

    8. Nella sezione Networking, fornisci quanto segue:

    9. Nella sezione IAM e sicurezza, fornisci quanto segue:

      • IAM e sicurezza: per concedere l'accesso all'interfaccia JupyterLab dell'istanza, completa uno dei seguenti passaggi:

        • Per concedere l'accesso a JupyterLab tramite un account di servizio, seleziona Service account.

          • Per utilizzare il account di servizio Compute Engine predefinito, seleziona Usa service account Compute Engine predefinito.

          • Per utilizzare un account di servizio personalizzato, deseleziona Usa service account Compute Engine predefinito e poi, nel campo Email service account, inserisci l'indirizzo email del account di servizio personalizzato.

        • Per concedere l'accesso all'interfaccia JupyterLab a un singolo utente, svolgi i seguenti passaggi:

          1. Seleziona Un solo utente e poi, nel campo Email utente, inserisci l'account utente a cui vuoi concedere l'accesso. Se l'utente specificato non è il creatore dell'istanza, devi concedere all'utente specificato il ruolo Utente account di servizio (roles/iam.serviceAccountUser) nell'account di servizio dell'istanza.

          2. La tua istanza utilizza un account di servizio per interagire con servizi e APIGoogle Cloud .

            • Per utilizzare l'account di servizio Compute Engine predefinito, seleziona Usa l'account di servizio Compute Engine predefinito.

            • Per utilizzare un account di servizio personalizzato, deseleziona Usa service account Compute Engine predefinito e poi, nel campo Email service account, inserisci l'indirizzo email del account di servizio personalizzato.

        Per scoprire di più sulla concessione dell'accesso, vedi Gestire l'accesso.

      • Opzioni di sicurezza: seleziona o deseleziona le seguenti caselle di controllo:

        • Accesso root all'istanza
        • nbconvert
        • Download di file
        • Accesso al terminale

    10. Nella sezione Integrità del sistema, fornisci quanto segue:

      • Upgrade dell'ambiente e integrità del sistema: Per eseguire l'upgrade automatico alle versioni dell'ambiente appena rilasciate, seleziona Upgrade automatico dell'ambiente e completa la Pianificazione dell'upgrade.

      • In Report, seleziona o deseleziona le seguenti caselle di controllo:

        • Segnala integrità del sistema
        • Segnala metriche personalizzate a Cloud Monitoring
        • Installa Cloud Monitoring
        • Segnala lo stato del DNS per i domini Google richiesti

    11. Fai clic su Crea.

      Vertex AI Workbench crea un'istanza e la avvia automaticamente. Quando l'istanza è pronta per l'uso, Vertex AI Workbench attiva un link Apri JupyterLab.

    gcloud

    Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, apporta le seguenti sostituzioni:

    • INSTANCE_NAME: il nome dell'istanza Vertex AI Workbench; deve iniziare con una lettera seguita da un massimo di 62 lettere minuscole, numeri o trattini (-) e non può terminare con un trattino
    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
    • LOCATION: la zona in cui vuoi che si trovi l'istanza
    • VM_IMAGE_PROJECT: l'ID del progetto Google Cloud a cui appartiene l'immagine VM; l'ID progetto Google Cloud predefinito per le immagini supportate è cloud-notebooks-managed
    • VM_IMAGE_NAME: il nome dell'immagine. Per trovare il nome dell'immagine di una versione specifica, vedi Trovare la versione specifica.
    • MACHINE_TYPE: il tipo di macchina della VM dell'istanza

    • METADATA: metadati personalizzati da applicare a questa istanza; ad esempio, per specificare uno script post-avvio, puoi utilizzare il tag di metadati post-startup-script nel formato: --metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh

    Esegui questo comando:

    Linux, macOS o Cloud Shell

    gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=LOCATION \
    --vm-image-project=VM_IMAGE_PROJECT \
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME \
    --machine-type=MACHINE_TYPE \
    --metadata=METADATA

    Windows (PowerShell)

    gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME `
    --project=PROJECT_ID `
    --location=LOCATION `
    --vm-image-project=VM_IMAGE_PROJECT `
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME `
    --machine-type=MACHINE_TYPE `
    --metadata=METADATA

    Windows (cmd.exe)

    gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --location=LOCATION ^
    --vm-image-project=VM_IMAGE_PROJECT ^
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME ^
    --machine-type=MACHINE_TYPE ^
    --metadata=METADATA

    Per ulteriori informazioni sul comando per creare un'istanza dalla riga di comando, consulta la documentazione della CLI gcloud.

    Vertex AI Workbench crea un'istanza e la avvia automaticamente. Quando l'istanza è pronta per l'uso, Vertex AI Workbench attiva un link Apri JupyterLab nella console Google Cloud .

    Terraform

    Il seguente esempio utilizza la risorsa Terraform google_workbench_instance per creare un'istanza di Vertex AI Workbench denominata workbench-instance-example.

    Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.

    resource "google_workbench_instance" "default" {
  name     = "workbench-instance-example"
  location = "us-central1-a"

  gce_setup {
    machine_type = "n1-standard-1"
    accelerator_configs {
      type       = "NVIDIA_TESLA_T4"
      core_count = 1
    }
    vm_image {
      project = "cloud-notebooks-managed"
      family  = "workbench-instances"
    }
  }
}

    Anteprima di JupyterLab 4

    Questa sezione descrive come modificare la versione di JupyterLab nell'istanza. Questa sezione include anche le limitazioni da considerare quando abiliti JupyterLab 4.

    Modificare la versione di JupyterLab su un'istanza esistente

    Puoi modificare la versione di JupyterLab della tua istanza utilizzando la consoleGoogle Cloud o gcloud CLI.

    Console

    Per modificare la versione di JupyterLab su un'istanza esistente:

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze.

      Vai a Istanze

    2. Fai clic sul nome dell'istanza per aprire la pagina Dettagli istanza.

    3. Nella scheda Sistema, esegui una delle seguenti operazioni:

      • Per attivare l'anteprima, seleziona Abilita l'anteprima di JupyterLab 4.

      • Per disattivare l'anteprima e utilizzare JupyterLab 3, deseleziona Abilita l'anteprima di JupyterLab 4.

    4. Fai clic su Invia.

    5. Reimposta la tua istanza.

    gcloud

    Puoi modificare la versione di JupyterLab su un'istanza esistente utilizzando il seguente comando:

    gcloud workbench instances update INSTANCE_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --location="LOCATION" \
    --metadata=enable-jupyterlab4-preview=ENABLEMENT_BOOLEAN

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
    • LOCATION: la zona in cui vuoi che si trovi l'istanza
    • INSTANCE_NAME: il nome dell'istanza Vertex AI Workbench

    • ENABLEMENT_BOOLEAN: utilizza una delle seguenti opzioni:

      • true: attiva l'anteprima di JupyterLab 4
      • false: disattiva l'anteprima di JupyterLab 4 e passa a JupyterLab 3

    Limitazioni

    Tieni presenti le seguenti limitazioni quando attivi l'anteprima di JupyterLab 4:

    Opzioni di configurazione di rete

    Un'istanza Vertex AI Workbench deve accedere agli endpoint di servizio che si trovano al di fuori della rete VPC.

    Puoi fornire questo accesso in uno dei seguenti modi:

    Se utilizzi il VIP private.googleapis.com o restricted.googleapis.com per fornire l'accesso agli endpoint di servizio, aggiungi voci DNS per ciascuno degli endpoint di servizio richiesti:

    • notebooks.googleapis.com
    • *.notebooks.cloud.google.com
    • *.notebooks.googleusercontent.com
    • *.kernels.googleusercontent.com

    Per un'istanza con credenziali di terze parti, aggiungi una voce DNS per quanto segue:

    • *.byoid.googleusercontent.com

    Tag di rete

    Alla nuova istanza di Vertex AI Workbench vengono assegnati automaticamente i tag di rete deeplearning-vm e notebook-instance.

    La sezione Macchine virtuali del menu di navigazione della console, con le istanze VM selezionate, che mostra i tag di rete attualmente assegnati.

    Questi tag ti consentono di gestire l'accesso alla rete da e verso l'istanza Vertex AI Workbench facendo riferimento ai tag nelle regole firewall di rete VPC. Per saperne di più sui tag di rete, consulta Aggiungere tag di rete.

    Per visualizzare i tag di rete per un'istanza di Vertex AI Workbench:

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze VM.

      Vai a Istanze VM

    2. Fai clic sul nome dell'istanza.

    3. Nella sezione Networking, individua Tag di rete.

    Risoluzione dei problemi

    Se riscontri un problema durante la creazione di un'istanza, consulta la sezione Risoluzione dei problemi di Vertex AI Workbench per assistenza in caso di problemi comuni.

    Passaggi successivi