יצירת מופע של Agent Platform Workbench

בדף הזה מוסבר איך ליצור מופע של Gemini Enterprise Agent Platform Workbench באמצעות Google Cloud המסוף או Google Cloud CLI. במהלך יצירת המכונה, אפשר להגדיר את החומרה, סוג ההצפנה, הרשת ופרטים אחרים של המכונה.

לפני שמתחילים

לפני שיוצרים מופע של Agent Platform Workbench, צריך לבצע את השלבים הבאים:

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

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.

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 serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). 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 role (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 serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

Enable the API

הערה: באמצעות Notebooks API אפשר לנהל משאבים של Agent Platform Workbench. לניהול משאבים של Agent Platform, אפשר לעיין ב-Agent Platform API.

התפקידים הנדרשים

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות ליצירה ולניהול של מופע של Agent Platform Workbench, צריך לבקש מהאדמין להקצות לכם ב-IAM את התפקיד אדמין של מחברות (roles/notebooks.admin) בפרויקט. כדי לקרוא הסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.

יצירת מופע

אפשר ליצור מופע של Agent Platform Workbench באמצעות מסוף Google Cloud ,‏ ה-CLI של gcloud או Terraform:

המסוף

1. נכנסים לדף Instances במסוף Google Cloud .

   כניסה לדף Instances

2. לוחצים על  יצירת פריט חדש.

3. בתיבת הדו-שיח New instance, לוחצים על Advanced options.

4. בתיבת הדו-שיח Create instance, בקטע Details, מציינים את הפרטים הבאים של המכונה החדשה:

   • שם: מציינים שם למופע החדש. השם צריך להתחיל באות, להמשיך בעד 62 אותיות קטנות, מספרים או מקפים (-), ולא להסתיים במקף.
   • ‫Region ו-Zone: בוחרים אזור ותחום למכונה החדשה. כדי לקבל את הביצועים הכי טובים ברשת, כדאי לבחור את האזור שהכי קרוב למיקום הגיאוגרפי שלכם. אפשר לראות את המיקומים הזמינים של Agent Platform Workbench.
   • תוויות: אופציונלי. צריך לספק תוויות מותאמות אישית של צמדי מפתח/ערך למופע.
   • Network tags: אופציונלי. מציינים תגי רשת למכונה.

5. בקטע Environment, מספקים את הפרטים הבאים:

   • גרסת JupyterLab: בוחרים גרסת JupyterLab.
   • ‫Version: שימוש בגרסה האחרונה או בגרסה קודמת של מופעי Agent Platform Workbench.
   • סקריפט להפעלה אחרי האתחול: אופציונלי. לוחצים על Browse (עיון) כדי לבחור סקריפט להפעלה חד-פעמית, אחרי יצירת המופע. הנתיב צריך להיות כתובת URL או נתיב ב-Cloud Storage, לדוגמה: gs://PATH_TO_FILE/FILE_NAME.
   • מטא-נתונים: אופציונלי. מספקים מפתחות מטא-נתונים מותאמים אישית למופע.

6. בקטע סוג מכונה, מספקים את הפרטים הבאים:

   • סוג המכונה: בוחרים את מספר המעבדים ואת כמות ה-RAM עבור המכונה החדשה. ב-Agent Platform Workbench מוצגות הערכות עלויות חודשיות לכל סוג מכונה שבוחרים.

   • ‫GPU: אופציונלי. אם רוצים להשתמש ב-GPU, בוחרים את סוג ה-GPU ואת מספר יחידות ה-GPU למופע החדש. סוג המאיץ שרוצים להשתמש בו צריך להיות זמין באזור של המופע. מידע על זמינות של מאיצים לפי אזור זמין במאמר זמינות של אזורים ואזורים עם GPU. מידע על סוגי ה-GPU השונים זמין במאמר בנושא GPU ב-Compute Engine.

     הערה: אפשר לשנות את סוג המכונה ואת הגדרות ה-GPU של המופע אחרי שהוא נוצר. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שינוי סוג המכונה והגדרת מעבדי GPU של מופע Agent Platform Workbench.

   • מכונה וירטואלית מוגנת: אופציונלי. מסמנים את תיבות הסימון הבאות או מבטלים את הסימון שלהן:

     • הפעלה מאובטחת
     • מודול וירטואלי Trusted Platform (vTPM)
     • מעקב אחר יושרה

   • השבתה במצב לא פעיל: אופציונלי.

     • כדי לשנות את מספר הדקות לפני הכיבוי, בשדה משך הזמן ללא פעילות לפני הכיבוי (בדקות), משנים את הערך למספר שלם מ-10 עד 1440.

     • כדי להשבית את ההגדרה 'כיבוי במצב לא פעיל', מבטלים את הסימון בתיבה הפעלת כיבוי במצב לא פעיל.

7. בקטע Disks, מספקים את הפרטים הבאים:

   • Disks: אופציונלי. כדי לשנות את הגדרות ברירת המחדל של דיסק הנתונים, בוחרים סוג של דיסק נתונים וגודל של דיסק נתונים ב-GB. מידע נוסף על סוגי דיסקים זמין במאמר אפשרויות אחסון.

   • מחיקה לאשפה: אופציונלי. מסמנים את תיבת הסימון הזו כדי להשתמש בהתנהגות ברירת המחדל של הפח במערכת ההפעלה. אם משתמשים בהתנהגות ברירת המחדל של הפח, אפשר לשחזר קבצים שנמחקו באמצעות ממשק המשתמש של JupyterLab, אבל הקבצים שנמחקו תופסים מקום בדיסק.

   • הצפנה: בוחרים באפשרות Google-managed encryption key או באפשרות מפתח הצפנה בניהול הלקוח (CMEK). מידע על שימוש ב-CMEK זמין במאמר בנושא מפתחות הצפנה בניהול הלקוח.

8. בקטע Networking, מספקים את הפרטים הבאים:

   • רשת: משנים את אפשרויות הרשת כדי להשתמש ברשת בפרויקט הנוכחי או ברשת VPC משותפת מפרויקט מארח, אם מוגדרת כזו. אם אתם משתמשים ב-VPC משותף בפרויקט המארח, אתם צריכים גם להעניק את התפקיד Compute Network User ‏(roles/compute.networkUser) לסוכן שירות Notebooks מפרויקט השירות.

     1. בשדה רשת, בוחרים את הרשת הרצויה. אפשר לבחור רשת VPC, כל עוד הגישה הפרטית ל-Google מופעלת ברשת או שיש לרשת גישה לאינטרנט. מידע נוסף זמין במאמר בנושא אפשרויות להגדרת רשת.

     2. בשדה Subnetwork, בוחרים את רשת המשנה הרצויה.

     3. כדי להשבית את כתובת ה-IP החיצונית, מבטלים את הסימון בתיבת הסימון הקצאת כתובת IP חיצונית.

        הערה: אם משביתים את האפשרות הקצאת כתובת IP חיצונית, צריך להוסיף רשומות DNS מהקטע אפשרויות הגדרת הרשת.

     4. כדי להשבית את הגישה לשרת ה-proxy, מבטלים את הסימון בתיבה Allow proxy access.

        הערה: אם משביתים את הגישה ל-proxy, צריך להשתמש ב-SSH כדי להתחבר לממשק JupyterLab של המכונה.

9. בקטע IAM and security (ניהול הרשאות גישה ואבטחה), מספקים את הפרטים הבאים:

   • IAM ואבטחה: כדי לתת גישה לממשק JupyterLab של המופע, מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

     • כדי להעניק גישה ל-JupyterLab דרך חשבון שירות, בוחרים באפשרות חשבון שירות.

       שימו לב: אחרי שיוצרים את המכונה, אי אפשר לשנות את חשבון השירות שצוין, לא ישירות ולא על ידי שינוי המכונה הווירטואלית הבסיסית של Compute Engine. כדי להשתמש בחשבון שירות אחר, צריך ליצור מכונה חדשה ולציין את חשבון השירות הרצוי.

       • כדי להשתמש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine, בוחרים באפשרות Use default Compute Engine service account (שימוש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine).

       • כדי להשתמש בחשבון שירות בהתאמה אישית, מבטלים את הסימון של Use default Compute Engine service account (שימוש בחשבון שירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine), ואז מזינים את כתובת האימייל בחשבון השירות בהתאמה אישית בשדה Service account email (כתובת האימייל של חשבון השירות).

     • כדי להעניק למשתמש יחיד גישה לממשק JupyterLab:

       1. בוחרים באפשרות משתמש יחיד, ואז בשדה כתובת האימייל של המשתמש מזינים את חשבון המשתמש שרוצים להעניק לו גישה. אם המשתמש שצוין לא יצר את המכונה, צריך להקצות לו את התפקיד Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser) בחשבון השירות של המכונה.

       2. המופע שלכם משתמש בחשבון שירות כדי לקיים אינטראקציה עם שירותים וממשקי API שלGoogle Cloud .

          • כדי להשתמש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine, בוחרים באפשרות Use default Compute Engine service account (שימוש בחשבון השירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine).

          • כדי להשתמש בחשבון שירות בהתאמה אישית, מבטלים את הסימון של Use default Compute Engine service account (שימוש בחשבון שירות שמוגדר כברירת מחדל ב-Compute Engine), ואז מזינים את כתובת האימייל בחשבון השירות בהתאמה אישית בשדה Service account email (כתובת האימייל של חשבון השירות).

     הערה: כדי להעניק גישה למופע באמצעות חשבון השירות או האפשרות של משתמש יחיד, צריך להשתמש בכתובת האימייל בחשבון של חשבון משתמש של אדם פרטי. אין תמיכה בגישה לקבוצות.

     מידע נוסף על מתן גישה זמין במאמר ניהול הרשאות גישה.

   • אפשרויות אבטחה: מסמנים או מבטלים את הסימון של תיבות הסימון הבאות:

     • גישת רוט (Root) למופע
     • nbconvert
     • הורדת קובץ
     • גישה לטרמינל

10. בקטע System health, מספקים את הפרטים הבאים:

    • שדרוג הסביבה ותקינות המערכת: כדי לשדרג אוטומטית לגרסאות סביבה חדשות שיוצאות, בוחרים באפשרות שדרוג אוטומטי של הסביבה ומשלימים את לוח הזמנים לשדרוג.

    • בקטע דיווח, מסמנים או מבטלים את הסימון של תיבות הסימון הבאות:

      • דיווח על תקינות המערכת
      • דיווח על מדדים מותאמים אישית ל-Cloud Monitoring
      • התקנת Cloud Monitoring
      • דיווח על סטטוס ה-DNS עבור דומיינים נדרשים של Google

11. לוחצים על יצירה.

    הכלי Agent Platform Workbench יוצר מופע ומתחיל אותו באופן אוטומטי. כשהמופע מוכן לשימוש, מופעל קישור Open JupyterLab ב-Agent Platform Workbench.

gcloud

לפני השימוש בנתוני הפקודה הבאים, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

• ‫INSTANCE_NAME: השם של מופע Agent Platform Workbench. השם צריך להתחיל באות, ואחריה יכולים להיות עד 62 אותיות קטנות, מספרים או מקפים (-). השם לא יכול להסתיים במקף.
• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט
• ‫LOCATION: האזור שבו רוצים למקם את המכונה
• ‫VM_IMAGE_PROJECT: מזהה Google Cloud הפרויקט שאליו שייכת תמונת מכונת ה-VM. מזהה הפרויקט שמוגדר כברירת מחדל לתמונות נתמכות הוא cloud-notebooks-managed Google Cloud
• ‫VM_IMAGE_NAME: שם התמונה. כדי למצוא את שם התמונה של גרסה ספציפית, אפשר לעיין במאמר איך מוצאים את הגרסה הספציפית
• ‫MACHINE_TYPE: סוג המכונה של מכונת ה-VM של המופע

• ‫METADATA: מטא-נתונים מותאמים אישית להחלה על המופע הזה. לדוגמה, כדי לציין סקריפט להפעלה אחרי האתחול, אפשר להשתמש בתג המטא-נתונים post-startup-script, בפורמט הבא: --metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh

  כדי להפעיל את התצוגה המקדימה של JupyterLab 4, משתמשים ב- --metadata=enable-jupyterlab4-preview=true. מידע נוסף זמין במאמר בנושא תצוגה מקדימה של JupyterLab 4.

מריצים את הפקודה הבאה:

‫Linux,‏ macOS או Cloud Shell

הערה: חשוב לוודא שהפעלתם את Google Cloud CLI עם אימות ופרויקט באמצעות אחת מהפקודות הבאות: gcloud init; או gcloud auth login ו- gcloud config set project.

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

‏Windows (PowerShell)

הערה: חשוב לוודא שהפעלתם את Google Cloud CLI עם אימות ופרויקט באמצעות אחת מהפקודות הבאות: gcloud init; או gcloud auth login ו- gcloud config set project.

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

Windows‏ (cmd.exe)

הערה: חשוב לוודא שהפעלתם את Google Cloud CLI עם אימות ופרויקט באמצעות אחת מהפקודות הבאות: gcloud init; או gcloud auth login ו- gcloud config set project.

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

מידע נוסף על הפקודה ליצירת מופע משורת הפקודה זמין במסמכי התיעוד של ה-CLI של gcloud.

הכלי Agent Platform Workbench יוצר מופע ומתחיל אותו באופן אוטומטי. כשהמופע מוכן לשימוש, קישור Open JupyterLab מופעל ב Google Cloud מסוף Agent Platform Workbench.

Terraform

בדוגמה הבאה נעשה שימוש במשאב google_workbench_instance של Terraform כדי ליצור מופע של Agent Platform Workbench בשם workbench-instance-example.

כדי ללמוד איך להחיל הגדרות ב-Terraform או להסיר אותן, ראו פקודות בסיסיות ב-Terraform.

resource "google_workbench_instance" "default" {
  name     = "workbench-instance-example"
  location = "us-central1-a"

  gce_setup {
    machine_type = "n1-standard-1"
    accelerator_configs {
      type       = "NVIDIA_TESLA_T4"
      core_count = 1
    }
    vm_image {
      project = "cloud-notebooks-managed"
      family  = "workbench-instances"
    }
  }
}

שינוי הגרסה של JupyterLab במכונה קיימת

בקטע הזה מוסבר איך לשנות את הגרסה של JupyterLab במופע באמצעות Google Cloud המסוף או ה-CLI של gcloud.

המסוף

כדי לשנות את הגרסה של JupyterLab במופע קיים: פועלים לפי השלבים הבאים:

1. נכנסים לדף Instances במסוף Google Cloud .

   כניסה לדף Instances

2. כיבוי המכונה.

3. לוחצים על שם המופע כדי לפתוח את הדף פרטי המופע.

4. בכרטיסייה מערכת, מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

   • כדי להפעיל את JupyterLab 3, מבטלים את הסימון בתיבת הסימון Enable JupyterLab 4.

   • כדי להפעיל את JupyterLab 4, משאירים את תיבת הסימון Enable JupyterLab 4 (הפעלת JupyterLab 4) מסומנת.

5. לוחצים על שליחה.

6. כדי להפעיל מחדש את המכונה, בוחרים את המכונה ולוחצים על  הפעלה.

gcloud

כדי לשנות את הגרסה של JupyterLab במכונה קיימת, משתמשים בפקודה הבאה:

gcloud workbench instances update INSTANCE_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --location="LOCATION" \
    --metadata=enable-jupyterlab4=ENABLEMENT_BOOLEAN

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט
• ‫LOCATION: האזור שבו רוצים למקם את המכונה
• ‫INSTANCE_NAME: השם של מופע Agent Platform Workbench

• ‫ENABLEMENT_BOOLEAN: משתמשים באחת מהאפשרויות הבאות:

  • ‫false: שינויים ב-JupyterLab 3.
  • ‫true: שינויים ב-JupyterLab 4. ‫JupyterLab 4 מופעל כברירת מחדל.

מגבלה של JupyterLab 4

כשמתזמנים הפעלה של notebook ב-JupyterLab 4, ‏ Agent Platform Workbench מאחסן עותק של ה-notebook במצבו הנוכחי ב-Cloud Storage, ואז מפעיל את העותק הזה של ה-notebook בהתאם ללוח הזמנים. אם עורכים את המחברת המקורית, צריך ליצור תזמון חדש כדי להריץ את הגרסה המעודכנת של המחברת.

אפשרויות להגדרת הרשת

מופע של Agent Platform Workbench צריך לגשת לנקודות קצה של שירותים שנמצאים מחוץ לרשת ה-VPC שלכם.

אפשר לספק את הגישה הזו באחת מהדרכים הבאות:

• מקצים כתובת IP חיצונית למכונה. הפעולה הזו מתבצעת כברירת מחדל כשיוצרים מכונה חדשה. חשוב לוודא שהסביבה שלכם עומדת בדרישות לגישה לשירותים ולממשקי Google API.

• מחברים את המכונה לרשת משנה שבה מופעלת גישה פרטית ל-Google. מוודאים שהסביבה עומדת בדרישות של גישה פרטית ל-Google.

אם אתם משתמשים ב-VIP‏ private.googleapis.com או restricted.googleapis.com כדי לספק גישה לנקודות הקצה של השירות, צריך להוסיף רשומות DNS לכל אחת מנקודות הקצה הנדרשות של השירות:

• notebooks.cloud.google.com
• notebooks.googleapis.com
• *.notebooks.byoid.googleusercontent.com
• *.notebooks.cloud.google.com
• *.notebooks.googleusercontent.com
• *.kernels.googleusercontent.com

אם אתם משתמשים בפרטי כניסה של צד שלישי, אתם צריכים להשתמש ב-restricted.googleapis.com ולהוסיף את רשומת ה-DNS הבאה:

• *.byoid.googleusercontent.com

הערה: כשמשתמשים ב-Agent Platform עם גישה פרטית ל-Google כדי לגשת אל ממשקי API של Google Cloud , צריך להגדיר את המכונות כך שיעקפו את כל שרתי ה-proxy באינטרנט או מכשירים אחרים לבדיקה או לסינון של תנועת רשת (לדוגמה, חומות אש מהדור הבא) עבור כל שמות המארחים בדומיינים שמפורטים במסמכי התיעוד של גישה פרטית ל-Google.

תגים של רשתות

למופע החדש של Agent Platform Workbench מוקצים באופן אוטומטי תגי הרשת deeplearning-vm ו-notebook-instance.

התגים האלה מאפשרים לכם לנהל את הגישה לרשת אל וממופע של Agent Platform Workbench, על ידי הפניה לתגים בכללי חומת האש של רשת ה-VPC. מידע נוסף על תגי רשת זמין במאמר הוספת תגי רשת.

כדי לראות את תגי הרשת של מופע של Agent Platform Workbench:

1. נכנסים לדף VM instances במסוף Google Cloud .

   כניסה לדף VM instances

2. לוחצים על השם של המכונה.

3. בקטע Networking (רשת), מאתרים את Network tags (תגי רשת).

פתרון בעיות

אם נתקלתם בבעיה כשניסיתם ליצור מכונה, תוכלו להיעזר במאמר פתרון בעיות ב-Agent Platform Workbench כדי לפתור בעיות נפוצות.

המאמרים הבאים

• כדי להשתמש במחברת כדי להתחיל להשתמש ב-Gemini Enterprise Agent Platform ובשירותים אחרים, אפשר לעיין במדריכים בנושא מחברות של Agent Platform. Google Cloud
• יצירת מכונה עם Confidential Computing מופעל.
• כדי לבדוק את סטטוס התקינות של מופע Agent Platform Workbench, אפשר לעיין במאמר בנושא מעקב אחר סטטוס התקינות.
• פתרון Terraform להגדרה פשוטה של רשתות ב-Agent Platform מופיע במאמר בנושא פתרונות פשוטים להגדרת רשתות בענן.
• אפשר ליצור מופע של Agent Platform Workbench באמצעות כתובת IP פרטית. פתרון Terraform זמין במאמר Workbench.
• מידע נוסף על מתן גישה זמין במאמר ניהול הרשאות גישה.
• מידע על שימוש ב-CMEK זמין במאמר בנושא מפתחות הצפנה בניהול הלקוח.