새 Vertex AI Workbench 인스턴스로 데이터 마이그레이션

이 페이지에서는 기존 Vertex AI Workbench 인스턴스에서 새 인스턴스로 데이터와 파일을 마이그레이션하는 방법을 설명합니다.

마이그레이션 시기

기존 인스턴스 환경을 업그레이드할 수 없으면 데이터를 새 Vertex AI Workbench 인스턴스로 마이그레이션해야 할 수 있습니다. Vertex AI Workbench 인스턴스 환경 업그레이드 요구사항을 참조하세요.

이전 옵션

하나의 Vertex AI Workbench 인스턴스에서 다른 인스턴스로 데이터와 파일을 마이그레이션하려면 다음 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

  • GitHub 사용: JupyterLab용 Git 확장 프로그램을 사용하여 데이터와 파일을 GitHub 저장소에 복사합니다.

  • Cloud Storage 및 터미널 사용: 터미널을 사용하여 데이터와 파일을 Cloud Storage에 복사한 후 다른 인스턴스에 복사합니다.

  • JupyterLab 노트북 내에서 Cloud Storage 사용: 각 인스턴스의 노트북 셀 내에서 명령어를 실행하여 데이터와 파일을 Cloud Storage에 복사한 후 다른 인스턴스에 복사합니다.

이 가이드에서는 Cloud Storage 및 터미널을 사용하여 데이터와 파일을 마이그레이션하는 방법을 설명합니다.

요구사항

Vertex AI Workbench 인스턴스에 대한 터미널 액세스 권한이 있어야 합니다. 인스턴스를 만들 때 터미널 액세스가 수동으로 설정됩니다. 인스턴스가 생성된 후에는 터미널 액세스 설정을 변경할 수 없습니다.

시작하기 전에

Vertex AI Workbench 인스턴스가 있는 동일한 프로젝트에서 Cloud Storage 버킷을 만듭니다.

새 Vertex AI Workbench 인스턴스로 데이터 마이그레이션

Cloud Storage 및 터미널을 사용하여 데이터와 파일을 새 Vertex AI Workbench 인스턴스로 마이그레이션하려면 다음 단계를 완료합니다.

  1. Vertex AI Workbench 인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에서 파일 > 새로 만들기 > 터미널을 선택하여 터미널 창을 엽니다.

  2. gcloud CLI를 사용하여 사용자 데이터를 Cloud Storage 버킷에 복사합니다. 다음 예시 명령어는 인스턴스의 /home/jupyter/ 디렉터리에 있는 모든 파일을 Cloud Storage 버킷의 디렉터리에 복사합니다.

    gcloud storage cp /home/jupyter/* gs://BUCKET_NAMEPATH --recursive

    다음을 바꿉니다.

    • BUCKET_NAME: Cloud Storage 버킷 이름
    • PATH: 파일을 복사할 디렉터리의 경로(예: /copy/jupyter/)

  3. Vertex AI Workbench 인스턴스를 만듭니다.

  4. 새 Vertex AI Workbench 인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에서 파일 > 새로 만들기 > 터미널을 선택하여 터미널 창을 엽니다.

  5. gcloud CLI를 사용하여 새 인스턴스에 데이터를 복원합니다. 다음 예시 명령어는 Cloud Storage 디렉터리에 있는 모든 파일을 새 인스턴스의 /home/jupyter/ 디렉터리로 복사합니다.

    gcloud storage cp gs://BUCKET_NAMEPATH* /home/jupyter/

다음 단계