Créer une version spécifique d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur

Cette page explique comment créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur basée sur une version spécifique de Deep Learning VM Image.

Les raisons de créer une version spécifique

Pour vous assurer que votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur dispose d'un logiciel compatible avec votre code ou votre application, vous pouvez créer une version spécifique.

Les instances de notebooks gérés par l'utilisateur sont créées à l'aide d'images Deep Learning VM. Les images Deep Learning VM 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 des versions spécifiques de Deep Learning VM, consultez les notes de version de Deep Learning VM.

Après avoir créé une version spécifique d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur, 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 de notebooks gérés par l'utilisateur.

Avant de commencer

Pour pouvoir créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur, vous devez disposer d'un projetGoogle Cloud et activer l'API Notebooks pour ce projet.
  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  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 (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 (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. Si vous prévoyez d'utiliser des GPU avec votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur, consultez la page des quotas dans la console Google Cloud pour vous assurer que vous disposez de suffisamment de GPU dans votre projet. Si les GPU ne figurent pas sur la page "Quotas" ou que vous avez besoin d'un quota de GPU supplémentaire, demandez une augmentation de quota. Consultez Demander une augmentation de quota sur la page Quotas de ressources Compute Engine.
  9. Rôles requis

    Si vous avez créé le projet, vous disposez du rôle IAM Propriétaire (roles/owner) sur le projet, qui inclut toutes les autorisations requises. Ignorez cette section et commencez à créer votre instance de notebooks gérés par l'utilisateur. Si vous n'avez pas créé le projet, poursuivez cette section.

    Pour obtenir les autorisations nécessaires pour créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur Vertex AI Workbench, demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles IAM suivants sur le projet :

    Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

    Vous pouvez également obtenir les autorisations requises avec des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

    Rechercher la version spécifique qui vous convient

    Pour créer une instance de notebooks gérés par l'utilisateur basée sur une version Deep Learning VM spécifique, vous devez connaître le nom de l'image de cette version.

    Chaque version de Deep Learning VM inclut des mises à jour de nombreuses images différentes, et chaque image de la version possède son propre nom d'image.

    Pour trouver le nom d'image spécifique que vous souhaitez, procédez comme suit :

    1. Recherchez le numéro de version Deep Learning VM pour lequel vous souhaitez obtenir les noms d'images. Les numéros de version sont inclus dans les notes de version de Deep Learning VM. Les numéros de version sont sous la forme d'un élément M suivi du numéro de la version, par exemple, M79.

    2. Pour lister les noms d'images d'une version Deep Learning VM spécifique, exécutez la commande ci-dessous.

      gcloud compute images list --project="deeplearning-platform-release" \
          --format="value(name)" \
          --filter="labels.release=RELEASE_NUMBER" \
          --show-deprecated

      Remplacez RELEASE_NUMBER par un numéro de version de Deep Learning VM, tel que M79.

    3. Recherchez le nom de l'image que vous souhaitez utiliser.

    Créer une version spécifique à partir de la ligne de commande

    Pour créer une version spécifique d'une instance de notebooks gérés par l'utilisateur à partir de la ligne de commande, procédez comme suit :

    1. Exécutez la commande gcloud notebooks suivante :

      gcloud notebooks instances create INSTANCE_NAME \
          --vm-image-project="deeplearning-platform-release" \
          --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME \
          --machine-type=MACHINE_TYPE \
          --location=LOCATION

      Remplacez les éléments suivants :

      • INSTANCE_NAME : nom de votre nouvelle instance.
      • VM_IMAGE_NAME : nom de l'image que vous souhaitez utiliser pour créer votre instance
      • MACHINE_TYPE : type de machine de la VM de votre instance.
      • LOCATION : emplacement Google Clouddans lequel vous souhaitez placer votre nouvelle instance.
    2. Accédez à votre instance à partir de la consoleGoogle Cloud .

    Étapes suivantes