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:

  1. 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.
  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 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

  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 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

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 ולהמשיך עם עד 62 אותיות קטנות, מספרים או מקפים (-), והוא לא יכול 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 לעיין במיקומים 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 אתחול: אופציונלי. לוחצים על Browse כדי לבחור סקריפט להרצה 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 למכונה החדשה. ב-Agent Platform Workbench מוצגות הערכות עלויות חודשיות לכל סוג מכונה שתבחרו.
    • GPU: אופציונלי. אם רוצים להשתמש ב-GPU, בוחרים את סוג ה-GPU ואת מספר יחידות ה-GPU למכונה הווירטואלית החדשה. 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.

    • 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 Time of inactivity before shutdown (Minutes) (זמן חוסר פעילות לפני כיבוי (דקות)), 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:

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

    • IAM ואבטחה: כדי לתת גישה לממשק JupyterLab של המופע, צריך לבצע אחד מהשלבים הבאים:

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

        • 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 של חשבון 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 של חשבון השירות בהתאמה אישית בשדה Service account email (כתובת האימייל של חשבון השירות).

      מידע נוסף על מתן גישה זמין במאמר ניהול הרשאות גישה.

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

      • גישת רוט 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, ב-Agent Platform Workbench מופעל קישור Open JupyterLab.

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

מריצים את הפקודה הבאה:

‫Linux,‏ macOS או Cloud Shell

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)

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)

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 System (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 מסומנת.

  5. לוחצים על שליחה.

  6. כדי להפעיל מחדש את המופע, בוחרים את המופע ולוחצים על  התחלה.

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

מכונה של Agent Platform Workbench צריכה לגשת לנקודות קצה של שירותים שנמצאים מחוץ לרשת ה-VPC.

אפשר לספק את הגישה הזו באחת מהדרכים הבאות:

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

תגים של רשת

למכונת Agent Platform Workbench החדשה שלכם מוקצים באופן אוטומטי תגי הרשת deeplearning-vm ו-notebook-instance.

הקטע Virtual machines בתפריט הניווט של המסוף, עם מכונות וירטואליות שנבחרו, מציג את תגי הרשת שהוקצו כרגע.

התגים האלה מאפשרים לכם לנהל את הגישה לרשת אל וממכונת Agent Platform Workbench שלכם 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 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