使用自訂容器建立由使用者管理的筆記本執行個體

您可以根據自訂容器建立由使用者管理的筆記本執行個體。可根據個人需求，使用自訂容器自訂使用者管理的筆記本環境。您的Google Cloud 服務帳戶必須能夠存取容器，並透過通訊埠 8080 提供服務。建議您建立一個從深度學習容器映像檔衍生的容器，因為這些映像已經配置為與使用者管理的筆記本相容。

如何更新自訂容器核心

Vertex AI Workbench 會提取核心的最新容器映像檔：

  • 建立執行個體時。

  • 升級執行個體時。

  • 啟動執行個體時。

執行個體停止時，自訂容器核心不會保留，因此每次啟動執行個體時，Vertex AI Workbench 都會提取最新版本的容器映像檔。

如果容器發布新版本時，執行個體正在執行，則必須停止並啟動執行個體，執行個體的核心才會更新。

事前準備

如要建立由使用者管理的筆記本執行個體，您必須先擁有Google Cloud 專案，並為該專案啟用 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. 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. 如果您打算搭配 GPU 使用使用者管理的 Notebook 執行個體，請查看 Google Cloud Google Cloud 控制台中的配額頁面，確保專案有足夠的 GPU。如果配額頁面未列出 GPU，或您需要額外的 GPU 配額，請要求增加配額。請參閱 Compute Engine 資源配額頁面的「要求提高配額」一節。

    9. 必要的角色

    如果您建立了專案，您在專案中就擁有「擁有者」(roles/owner) IAM 角色，略過本節，直接建立由使用者管理的筆記本執行個體。如果您不是專案建立者，請繼續閱讀本節內容。

    如要取得建立 Vertex AI Workbench 使用者管理筆記本執行個體所需的權限，請要求管理員授予您專案的下列 IAM 角色：

    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。

    確認自訂容器已準備就緒

    確認您的Google Cloud 服務帳戶可以存取自訂容器。如要瞭解如何使用深度學習容器映像檔建立自訂容器，請參閱建立衍生容器。

    使用自訂容器建立執行個體

    如要使用自訂容器建立由使用者管理的筆記本執行個體，請完成下列步驟：

    1. 前往 Google Cloud 控制台的「User-managed notebooks」頁面。或者前往 notebook.new (https://notebook.new)，然後略過下一個步驟。

      前往使用者自行管理的筆記本

    2. 按一下「建立新標籤」。

    3. 點選「進階選項」。

    4. 在「建立執行個體」頁面的「詳細資料」部分，為新執行個體提供下列資訊：

      • 名稱：新執行個體的名稱
      • 「Region」(地區)和「Zone」(區域)：選取新執行個體的地區和區域。如要獲得最佳網路效能，請選取最靠近您的地理區域。查看可用的使用者自行管理的筆記本位置。

    5. 在「環境」區段的「環境」欄位中，選取「自訂容器」。

    6. 在「Docker container image」(Docker 容器映像檔) 欄位中，以下列其中一種方式新增 Docker 容器映像檔：

      • 輸入 Docker 容器映像檔路徑。舉例來說，如要使用深度學習容器的 TensorFlow 2.12 容器映像檔搭配加速器，請輸入 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310。
      • 按一下「選取」，從 Artifact Registry 新增 Docker 容器映像檔。然後在儲存容器映像檔的「Artifact Registry」分頁中，將專案變更為包含容器映像檔的專案，並選取容器映像檔。

    7. 選擇其他選項，或是保留預設值。如要進一步瞭解這些設定，請參閱「建立具有特定屬性的使用者管理筆記本執行個體」。

    8. 按一下「建立」，Vertex AI Workbench 會根據您的自訂容器，建立使用者自行管理的筆記本執行個體。

    後續步驟