Criar a versão específica de uma instância

Nesta página, descrevemos como criar uma versão específica de uma instância do Vertex AI Workbench.

Por que criar uma versão específica

Para garantir que a instância do Vertex AI Workbench tenha software compatível com o código ou o aplicativo, crie uma versão específica.

As imagens de instância do Vertex AI Workbench são atualizadas com frequência, e versões específicas de software e pacotes pré-instalados variam de acordo com a versão.

Para saber mais sobre versões específicas do Vertex AI Workbench, consulte as notas da versão da Vertex AI.

Depois de criar uma versão específica de uma instância do Vertex AI Workbench, será possível fazer upgrade dela. O upgrade da instância atualiza o software e os pacotes pré-instalados. Para mais informações, consulte Fazer upgrade do ambiente de uma instância.

Antes de começar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

  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.

Criar uma versão específica

É possível criar uma versão específica de uma instância do Vertex AI Workbench usando o console Google Cloud ou a Google Cloud CLI.

Console

Para criar uma versão específica de uma instância do Vertex AI Workbench, faça o seguinte:

  1. Ao criar uma instância, na seção Ambiente, selecione Usar uma versão anterior.

  2. Clique na lista Versão e selecione uma versão. As versões são numeradas na forma de M seguida pelo número da versão, por exemplo, M123.

  3. Preencha o restante da caixa de diálogo de criação de instância e clique em Criar.

    O Vertex AI Workbench cria uma instância e a inicia automaticamente. Quando a instância estiver pronta para uso, o Vertex AI Workbench ativa um link Abrir JupyterLab.

gcloud

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

  • INSTANCE_NAME: o nome da sua instância do Vertex AI Workbench. Precisa começar com uma letra seguida por até 62 letras minúsculas, números ou hifens (-) e não pode terminar com um hífen.
  • PROJECT_ID: ID do projeto;
  • LOCATION: a zona em que você quer que a instância esteja localizada
  • VM_IMAGE_NAME: o nome da imagem. Para receber uma lista dos nomes de imagem disponíveis, use o comando get-config.
  • MACHINE_TYPE: o tipo de máquina da VM da instância

  • METADATA: metadados personalizados a serem aplicados a esta instância. Por exemplo, para especificar um script pós-inicialização, use a tag de metadados post-startup-script no formato: --metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh

Execute o seguinte comando:

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

Para mais informações sobre o comando para criar uma instância usando a linha de comando, consulte a documentação da CLI gcloud.

O Vertex AI Workbench cria uma instância e a inicia automaticamente. Quando a instância estiver pronta para uso, o Vertex AI Workbench ativa um link Abrir JupyterLab no console Google Cloud .

A seguir