Créer une version spécifique d'une instance

Cette page explique comment créer une version spécifique d'une instance Vertex AI Workbench.

Les raisons de créer une version spécifique

Pour vous assurer que votre instance Vertex AI Workbench dispose d'un logiciel compatible avec votre code ou votre application, vous pouvez créer une version spécifique.

Les images d'instance Vertex AI Workbench sont fréquemment mises à jour, et les versions de logiciels et de packages préinstallés varient d'une version à l'autre.

Pour en savoir plus sur les versions spécifiques de Vertex AI Workbench, consultez les notes de version de Vertex AI.

Après avoir créé une version spécifique d'une instance Vertex AI Workbench, vous pouvez la mettre à niveau. La mise à niveau de l'instance met à jour les logiciels et packages préinstallés. Pour en savoir plus, consultez la section Mettre à niveau l'environnement d'une instance.

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre Google Cloud compte. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Notebooks API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Notebooks API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.

Créer une version spécifique

Vous pouvez créer une version spécifique d'une instance Vertex AI Workbench à l'aide de la Google Cloud console ou de Google Cloud CLI.

Console

Pour créer une version spécifique d'une instance Vertex AI Workbench, procédez comme suit :

  1. Lorsque vous créez une instance, dans la section Environnement, sélectionnez Utiliser une version précédente.

  2. Cliquez sur la liste Version, puis sélectionnez une version. Les versions sont numérotées sous la forme d'un M suivi du numéro de la version, par exemple M123.

  3. Renseignez le reste de la boîte de dialogue de création d'instance, puis cliquez sur Créer.

    Vertex AI Workbench crée une instance et la démarre automatiquement. Lorsque l'instance est prête à l'emploi, Vertex AI Workbench active automatiquement un lien Ouvrir JupyterLab.

gcloud

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • INSTANCE_NAME : nom de votre instance Vertex AI Workbench. Ce nom doit commencer par une lettre, suivie de 62 caractères (lettres minuscules, chiffres ou traits d'union (-)), et ne peut pas se terminer par un trait d'union.
  • PROJECT_ID : ID de votre projet.
  • LOCATION : zone dans laquelle vous souhaitez placer votre instance.
  • VM_IMAGE_NAME : nom de l'image. Pour obtenir la liste des noms d'image disponibles, utilisez la commande get-config.
  • MACHINE_TYPE : type de machine de la VM de votre instance

  • METADATA : métadonnées personnalisées à appliquer à cette instance. Par exemple, pour spécifier un script post-démarrage, vous pouvez utiliser le tag de métadonnées post-startup-script au format --metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh.

Exécutez la commande suivante :

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --location=LOCATION \
    --vm-image-project="cloud-notebooks-managed" \
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME \
    --machine-type=MACHINE_TYPE \
    --metadata=METADATA

Windows (PowerShell)

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME `
    --project=PROJECT_ID `
    --location=LOCATION `
    --vm-image-project="cloud-notebooks-managed" `
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME `
    --machine-type=MACHINE_TYPE `
    --metadata=METADATA

Windows (cmd.exe)

gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --location=LOCATION ^
    --vm-image-project="cloud-notebooks-managed" ^
    --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME ^
    --machine-type=MACHINE_TYPE ^
    --metadata=METADATA

Pour en savoir plus sur la commande permettant de créer une instance à partir de la ligne de commande, consultez la documentation de gcloud CLI.

Vertex AI Workbench crée une instance et la démarre automatiquement. Lorsque l'instance est prête à l'emploi, Vertex AI Workbench active un lien Ouvrir JupyterLab dans la Google Cloud console.

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