Melakukan penyiapan untuk Ray di Vertex AI

Sebelum Anda memulai Ray on Vertex AI, ikuti langkah-langkah berikut untuk menyiapkan project Google dan Vertex AI SDK untuk Python:

  1. Siapkan penagihan untuk project Anda, instal gcloud CLI, dan aktifkan Vertex AI API. Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah di Menyiapkan project dan lingkungan pengembangan.

    Mengaktifkan Vertex AI API

  2. Prasyarat: Anda harus mengetahui cara mengembangkan program menggunakan Ray open source.

  3. Ray on Vertex AI SDK untuk Python yang digunakan di sini adalah versi Vertex AI SDK untuk Python yang menyertakan fungsi Ray Client, konektor Ray BigQuery, pengelolaan cluster Ray di Vertex AI, dan prediksi di Vertex AI.

    • Jika Anda menggunakan Ray on Vertex AI di Google Cloud konsol, notebook Colab Enterprise akan memandu Anda melalui proses penginstalan Vertex AI SDK untuk Python setelah Anda membuat cluster Ray.

    • Jika Anda menggunakan Ray on Vertex AI di Vertex AI Workbench atau lingkungan Python interaktif lainnya, instal Vertex AI SDK untuk Python:

      # The latest image in the Ray cluster includes Ray 2.47
# The latest supported Python version is Python 3.11.
$ pip install google-cloud-aiplatform[ray]

      Setelah Anda menginstal SDK, mulai ulang kernel sebelum Anda mengimpor paket.

  4. Opsional: Jika Anda berencana membaca dari BigQuery, buat set data BigQuery baru atau gunakan set data yang ada. Untuk melakukannya, lihat membuat set data BigQuery baru.

  5. (Opsional) Untuk mengurangi risiko pemindahan data yang tidak sah dari Vertex AI, aktifkan Kontrol Layanan VPC dan tentukan jaringan VPC saat Anda membuat cluster. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kontrol Layanan VPC dengan Vertex AI.

    Jika mengaktifkan Kontrol Layanan VPC, Anda tidak dapat menjangkau resource di luar perimeter, seperti file dalam bucket Cloud Storage.

  6. (Opsional) Untuk menggunakan image container kustom, hosting image tersebut di Artifact Registry. Image kustom memungkinkan Anda menambahkan dependensi Python yang tidak disertakan dengan image container bawaan. Untuk membuat image kustom, lihat Mengemas software Anda di dokumentasi Docker.

  7. (Opsional) Jika Anda menentukan jaringan VPC saat membuat cluster Ray di Vertex AI, sebaiknya gunakan jaringan VPC mode otomatis di project Anda. Jaringan VPC mode kustom dan beberapa jaringan VPC dalam project yang sama tidak didukung dan dapat menyebabkan pembuatan cluster gagal.

Mengamankan cluster Anda

Ikuti praktik terbaik dan panduan Ray, termasuk menjalankan kode tepercaya di jaringan tepercaya, untuk mengamankan beban kerja Ray Anda. Deployment ray.io di instance cloud Anda termasuk dalam model tanggung jawab bersama.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Google Cloud praktik terbaik, lihat buletin keamanan GCP-2024-020.

Lokasi yang didukung

Tabel Ketersediaan fitur mencantumkan lokasi yang tersedia untuk Ray on Vertex AI untuk pelatihan model Kustom.

Langkah berikutnya