Agent Platform에서 Ray를 시작하기 전에 Google 프로젝트 및 Agent Platform SDK for Python을 설정하는 단계를 수행합니다.
프로젝트에 대한 결제를 설정하고 gcloud CLI 를 설치한 후 Agent Platform API를 사용 설정합니다. 이렇게 하려면, 프로젝트 및 개발 환경 설정의 단계를 수행합니다.
기본 요건: 오픈소스 Ray를 사용하여 프로그램을 개발하는 방법을 알고 있어야 합니다.
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Vertex AI Workbench 또는 다른 대화형 Python 환경에서 Agent Platform 기반 Ray를 사용하는 경우 Agent Platform SDK for Python을 설치합니다.
# The latest image in the Ray cluster includes Ray 2.47 # The latest supported Python version is Python 3.11. $ pip install google-cloud-aiplatform[ray]
SDK를 설치한 후 패키지를 가져오기 전에 커널을 다시 시작합니다.
(선택사항) BigQuery에서 읽으려면 새 BigQuery 데이터 세트를 만들거나 기존 데이터 세트를 사용합니다. 이렇게 하려면 새 BigQuery 데이터 세트 만들기를 참조하세요.
(선택사항) Agent Platform에서 데이터 무단 반출 위험을 완화하려면 클러스터를 만들 때 VPC 서비스 제어를 사용 설정하고 VPC 네트워크를 지정합니다. 자세한 내용은 Agent Platform을 사용한 VPC 서비스 제어를 참조하세요.
VPC 서비스 제어를 사용 설정하면 경계 외부의 리소스(예: Cloud Storage 버킷의 파일)에 연결할 수 없습니다.
(선택사항) 커스텀 컨테이너 이미지를 사용하려면 Artifact Registry에 호스팅합니다. 커스텀 이미지를 사용하면 사전 빌드된 컨테이너 이미지에 포함되지 않은 Python 종속 항목을 추가할 수 있습니다. 커스텀 이미지를 빌드하려면 Docker 문서에서 소프트웨어 패킹을 참조하세요.
(선택사항) Gemini Enterprise Agent Platform에서 Ray 클러스터를 만들 때 VPC 네트워크를 지정하는 경우 프로젝트에서 자동 모드 VPC 네트워크를 사용하는 것이 좋습니다. 커스텀 모드 VPC 네트워크와 동일한 프로젝트의 여러 VPC 네트워크는 지원되지 않으며 클러스터 생성에 실패할 수 있습니다.
클러스터 보호하기
Ray 권장사항과 가이드라인을 준수하세요. 여기에는 Ray 워크로드 보안을 위해 신뢰할 수 있는 네트워크에서 신뢰할 수 있는 코드를 실행하는 것도 포함됩니다. 고객 클라우드 인스턴스에 ray.io를 배포하는 것은 공유 책임 모델에 포함됩니다.
권장사항에 관한 자세한 내용은 Google Cloud GCP-2024-020 보안 게시판을 참조하세요.
지원되는 위치
특성 가용성 표에는 커스텀 모델 학습을 위한 Agent Platform 기반 Ray에 사용할 수 있는 위치가 나와 있습니다.