Sebelum Anda mulai menggunakan Ray di Vertex AI, ikuti langkah-langkah untuk menyiapkan project Google dan Vertex AI SDK untuk Python:
Ikuti langkah-langkah di bagian Menyiapkan project dan lingkungan pengembangan guna menyiapkan penagihan untuk project Anda, menginstal gcloud CLI, dan mengaktifkan Vertex AI API.
Prasyarat: Anda harus tahu cara mengembangkan program menggunakan Ray open source.
Ray di Vertex AI SDK untuk Python yang digunakan di sini adalah versi Vertex AI SDK untuk Python yang mencakup fungsionalitas Ray Client, konektor Ray BigQuery, pengelolaan cluster Ray di Vertex AI, dan prediksi di Vertex AI.
Jika Anda menggunakan Ray di Vertex AI di konsol Google Cloud, notebook Colab Enterprise akan memandu Anda melalui proses penginstalan Vertex AI SDK untuk Python setelah Anda membuat cluster Ray.
Jika Anda menggunakan Ray di 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 2.9 # The latest supported Python version is Python 3.10. $ pip install google-cloud-aiplatform[ray]
Setelah Anda menginstal SDK, mulai ulang kernel sebelum Anda mengimpor paket.
(Opsional) Jika berencana membaca dari BigQuery, Anda perlu membuat set data BigQuery baru atau menggunakan set data yang ada.
(Opsional) Untuk mengurangi risiko pemindahan data yang tidak sah dari Vertex AI, Anda dapat mengaktifkan Kontrol Layanan VPC dan menentukan jaringan VPC saat membuat cluster. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kontrol Layanan VPC dengan Vertex AI.
Jika mengaktifkan Kontrol Layanan VPC, Anda tidak akan dapat menjangkau resource di luar perimeter, seperti file di bucket Cloud Storage.
(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 gambar kustom, lihat Mengemas software dalam dokumentasi Docker.
(Opsional) Jika Anda menentukan jaringan VPC saat membuat cluster Ray di Vertex AI, sebaiknya Anda memiliki satu jaringan VPC mode otomatis dalam project. Anda mungkin akan mengalami masalah jika menggunakan jaringan VPC mode kustom atau menggunakan beberapa jaringan VPC untuk membuat cluster dalam project yang sama.
Mengamankan cluster Anda
Ikuti praktik terbaik dan panduan Ray, termasuk menjalankan kode tepercaya pada jaringan tepercaya, untuk mengamankan workload Ray Anda. Deployment ray.io di instance cloud Anda termasuk dalam model tanggung jawab bersama.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang praktik terbaik Google Cloud, lihat buletin keamanan GCP-2024-020.
Lokasi yang didukung
Tabel Ketersediaan fitur untuk pelatihan model Kustom mencantumkan lokasi yang tersedia untuk Ray on Vertex AI.