インスタンスの特定のバージョンを作成する

インスタンスの特定のバージョンを作成する

このページでは、特定のバージョンの Vertex AI Workbench インスタンスを作成する方法について説明します。

特定のバージョンを作成する理由

Vertex AI Workbench インスタンスにコードやアプリケーションとの互換性があるソフトウェアが存在するようにするために、特定のバージョンを作成できます。

Vertex AI Workbench インスタンス イメージは頻繁に更新されるため、プリインストールされるソフトウェアとパッケージのバージョンは異なります。

特定の Vertex AI Workbench バージョンの詳細については、Vertex AI リリースノートをご覧ください。

特定のバージョンの Vertex AI Workbench インスタンスを作成したら、それをアップグレードできます。インスタンスをアップグレードすると、プリインストールされているソフトウェアとパッケージが更新されます。詳細については、インスタンスの環境をアップグレードするをご覧ください。

始める前に

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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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

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 (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

特定のバージョンを作成する

Google Cloud コンソールまたは Google Cloud CLI を使用して、特定のバージョンの Vertex AI Workbench インスタンスを作成できます。

コンソール

特定のバージョンの Vertex AI Workbench インスタンスを作成する手順は次のとおりです。

1. インスタンスを作成する場合は、[環境] セクションで [以前のバージョンを使用する] を選択します。

2. [バージョン] リストをクリックして、バージョンを選択します。バージョンの番号は、M の後にリリース番号が続く形式になっています（例: M123）。

3. インスタンス作成ダイアログの残りの部分に入力して、[作成] をクリックします。

   Vertex AI Workbench がインスタンスを作成し、自動的に起動します。インスタンスを使用する準備が整うと、Vertex AI Workbench で [JupyterLab を開く] が有効になります。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• INSTANCE_NAME: Vertex AI Workbench インスタンスの名前。先頭は英字で、それに続く最大 62 文字の英小文字、数字、ハイフン（-）で構成します。末尾にハイフンは使用できません。
• PROJECT_ID: プロジェクト ID
• LOCATION: インスタンスを配置するゾーン
• VM_IMAGE_NAME: イメージ名。使用可能なイメージ名のリストを取得するには、get-config コマンドを使用します。
• MACHINE_TYPE: インスタンスの VM のマシンタイプ

• METADATA: このインスタンスに適用するカスタム メタデータ。たとえば、起動後スクリプトを指定するには、post-startup-script メタデータタグを --metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh の形式で使用してください。

  JupyterLab 4 プレビューを有効にするには、--metadata=enable-jupyterlab4-preview=true を使用します。詳細については、JupyterLab 4 プレビューをご覧ください。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

注: 認証とプロジェクトを使用して Google Cloud CLI を初期化するには、gcloud init、gcloud auth login、または gcloud config set project のいずれかを実行します。

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）

注: 認証とプロジェクトを使用して Google Cloud CLI を初期化するには、gcloud init、gcloud auth login、または gcloud config set project のいずれかを実行します。

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）

注: 認証とプロジェクトを使用して Google Cloud CLI を初期化するには、gcloud init、gcloud auth login、または gcloud config set project のいずれかを実行します。

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

コマンドラインからインスタンスを作成するコマンドの詳細については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

Vertex AI Workbench がインスタンスを作成し、自動的に起動します。インスタンスを使用する準備が整うと、Vertex AI Workbench により Google Cloud コンソールで [JupyterLab を開く] が有効になります。

次のステップ

• Vertex AI Workbench インスタンスのアップグレードの詳細を確認して、準備ができている場合にのみインスタンスがアップグレードされるようにする。

• Vertex AI Workbench インスタンスのヘルス ステータスのモニタリングについて学習する。