Criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário com um contêiner personalizado

É possível criar uma instância de notebooks gerenciada pelo usuário com base em um contêiner personalizado. Usar um contêiner personalizado permite que você personalize um ambiente de notebooks gerenciado pelo usuário para suas necessidades específicas. O contêiner precisa estar acessível à sua conta de serviço do Google Cloud e expor um serviço na porta 8080. Recomendamos a criação de um contêiner derivado de uma imagem de contêineres de aprendizado profundo, porque essas imagens já estão configuradas para serem compatíveis com notebooks gerenciados pelo usuário.

Como os kernels de contêiner personalizados são atualizados

O Vertex AI Workbench extrai a imagem de contêiner mais recente do kernel:

  • Quando você cria a instância.

  • Ao fazer upgrade da instância.

  • Ao iniciar a instância.

O kernel do contêiner personalizado não persiste quando a instância é interrompida. Assim, sempre que a instância é iniciada, o Vertex AI Workbench extrai a versão mais recente da imagem do contêiner.

Se a instância estiver em execução quando uma nova versão de um contêiner for lançada, o kernel não será atualizado até você parar e iniciar a instância.

Antes de começar

Antes de criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário, é necessário ter um projeto do Google Cloud e ativar a API Notebooks para esse projeto.
  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. Se você planeja usar GPUs com a instância de notebooks gerenciada pelo usuário, consulte a página de cotas no Console do Google Cloud para garantir que há GPUs suficientes disponíveis no seu projeto. Se as GPUs não estiverem listadas nessa página ou se você precisar de mais cotas, solicite um aumento de cota. Consulte Como solicitar um aumento na cota na página Cotas de recursos do Compute Engine.

Funções exigidas

Caso tenha criado o projeto, você terá o papel do IAM de Proprietário (roles/owner) no projeto, que inclui todas as permissões necessárias. Pule esta seção e comece a criar sua instância de notebooks gerenciados pelo usuário. Se você não criou o projeto, continue nesta seção.

Para garantir que sua conta de usuário tenha as permissões necessárias para criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário do Vertex AI Workbench, peça ao administrador para conceder à sua conta de usuário os seguintes papéis do IAM no projeto:

Para mais informações sobre como conceder papéis, consulte Gerenciar acesso.

O administrador também pode conceder à sua conta de usuário as permissões necessárias via papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Verifique se o contêiner personalizado está pronto

É preciso ter um contêiner personalizado acessível à sua conta de serviço do Google Cloud. Para informações sobre como criar um contêiner personalizado a partir de uma imagem de contêineres de aprendizado profundo, consulte Como criar um contêiner derivado.

Criar uma instância com um contêiner personalizado

Para criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário usando um contêiner personalizado, siga estas etapas:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página Notebooks gerenciados pelo usuário. Ou acesse notebook.new (https://notebook.new) e pule a próxima etapa.

    Acesse Notebooks gerenciados pelo usuário

  2. Clique em  Criar novo.

  3. Clique em Opções avançadas.

  4. Na página Criar instância, na seção Detalhes, forneça as seguintes informações da nova instância:

    • Nome da instância: forneça um nome para a nova instância.
    • Região e Zona: selecione uma região e zona para a nova instância. Para ter o melhor desempenho de rede, selecione a região mais próxima de você. Consulte os locais de notebooks gerenciados pelo usuário disponíveis.

  5. Na seção Ambiente, no campo Ambiente, selecione Contêiner personalizado.

  6. No campo Imagem do contêiner do Docker, adicione uma imagem do contêiner do Docker de uma das seguintes maneiras:

    • Insira um caminho de imagem de contêiner do Docker. Por exemplo, para usar uma imagem do contêiner do TensorFlow 2.12 com aceleradores do Deep Learning Containers, insira us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310.
    • Clique em Selecionar para adicionar uma imagem do contêiner do Docker pelo Artifact Registry. Em seguida, na guia Artifact Registry em que a imagem do contêiner está armazenada, mude o projeto para aquele que inclui a imagem do contêiner e selecione a imagem do contêiner.

  7. Faça o restante das suas seleções ou deixe-as na configuração padrão. Para mais informações sobre essas configurações, consulte Criar uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário com propriedades específicas.

  8. Clique em Criar. O Vertex AI Workbench cria uma nova instância de notebooks gerenciados pelo usuário com base no seu contêiner personalizado.

A seguir