Antes de começar a usar o Ray na Agent Platform, siga estas etapas para configurar o projeto do Google e o SDK da Agent Platform para Python:
Configure o faturamento do seu projeto, instale a CLI gcloud e ative a API Agent Platform. Para isso, siga as etapas em Configurar um projeto e um ambiente de desenvolvimento.
Pré-requisito: você precisa saber como desenvolver programas usando o Ray de código aberto.
O SDK do Ray na Agent Platform para Python usado aqui é uma versão do SDK da Agent Platform para Python que inclui a funcionalidade do Ray Client, conector do Ray para BigQuery, gerenciamento de clusters do Ray na Gemini Enterprise Agent Platform e previsões na Gemini Enterprise Agent Platform.
Se você usar o Ray na Agent Platform no console Google Cloud , um notebook do Colab Enterprise vai orientar você pelo processo de instalação do SDK da Agent Platform para Python depois que você criar um cluster do Ray.
Se você usa o Ray na Agent Platform no Vertex AI Workbench ou em outro ambiente Python interativo, instale o SDK da Agent Platform para Python:
# 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]
Depois de instalar o SDK, reinicie o kernel antes de importar pacotes.
Opcional: se você pretende fazer leituras pelo BigQuery, crie um novo conjunto de dados do BigQuery ou use um que já existe. Para fazer isso, consulte criar um conjunto de dados do BigQuery.
(Opcional) Para reduzir o risco de exfiltração de dados da Agent Platform, ative o VPC Service Controls e especifique uma rede VPC ao criar um cluster. Para mais informações, consulte VPC Service Controls com a Agent Platform.
Se você ativar o VPC Service Controls, não será possível acessar recursos fora do perímetro, como arquivos em um bucket do Cloud Storage.
(Opcional) Para usar uma imagem do contêiner personalizada, hospede-a no Artifact Registry. Uma imagem personalizada permite adicionar dependências do Python que não estão incluídas nas imagens de contêiner pré-criadas. Para criar imagens personalizadas, consulte Como empacotar o software na documentação do Docker.
Opcional: se você especificar uma rede VPC ao criar um cluster Ray na Gemini Enterprise Agent Platform, é altamente recomendável usar uma rede VPC de modo automático no projeto. Redes VPC de modo personalizado e várias redes VPC no mesmo projeto não são compatíveis e podem causar falha na criação do cluster.
Proteja seus clusters
Siga as práticas recomendadas e diretrizes da Ray, incluindo a execução de código confiável em redes confiáveis, para proteger suas cargas de trabalho do Ray. A implantação do ray.io nas instâncias de nuvem se enquadra no modelo de responsabilidade compartilhada.
Para mais informações sobre as práticas recomendadas do Google Cloud , consulte o boletim de segurança GCP-2024-020.
Locais suportados
A tabela Disponibilidade de recursos lista os locais disponíveis do Ray na Agent Platform para treinamento de modelo personalizados.