Vertex AI -无法创建托管notebook实例

基础概念

Vertex AI 是一个全托管的机器学习平台，旨在简化从数据准备到模型部署的整个机器学习生命周期。托管 Notebook 实例是 Vertex AI 提供的一种服务，允许用户在云端创建和管理 Jupyter Notebook 环境，以便进行数据探索、模型训练和调试等工作。

类型

Vertex AI 的托管 Notebook 实例通常分为以下几种类型：

标准型：适用于一般的机器学习任务。
高性能型：适用于需要更高计算性能的任务，如大规模数据处理和复杂模型训练。

应用场景

数据预处理和特征工程
模型训练和调优
数据可视化和分析
交互式开发和实验

无法创建托管 Notebook 实例的原因及解决方法

常见原因

资源限制：当前区域或账户的资源配额已满。
权限问题：用户没有足够的权限创建托管 Notebook 实例。
网络问题：网络连接不稳定或存在防火墙限制。
配置错误：请求参数或配置不正确。

解决方法

检查资源配额：
- 登录 Vertex AI 控制台，查看当前区域的资源使用情况和配额限制。
- 如果配额不足，可以申请增加配额。

检查权限：
- 确保用户具有创建托管 Notebook 实例的权限。
- 可以联系管理员检查和更新权限设置。
检查网络连接：
- 确保网络连接稳定，尝试重新连接。
- 检查防火墙设置，确保允许访问 Vertex AI 的服务端口。
检查配置：
- 仔细检查创建托管 Notebook 实例时填写的参数和配置，确保没有错误。
- 参考官方文档中的示例和指南进行配置。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 Vertex AI 创建托管 Notebook 实例：

from google.cloud import aiplatform

# 初始化 Vertex AI 客户端
client = aiplatform.gapic.JobServiceClient()

# 设置项目 ID 和区域
project_id = 'your-project-id'
region = 'us-central1'

# 创建托管 Notebook 实例的请求
request = {
    'parent': f'projects/{project_id}/locations/{region}',
    'notebook_instance': {
        'display_name': 'example-notebook',
        'machine_type': 'n1-standard-4',
        'accelerator_type': 'ACCELERATOR_TYPE_UNSPECIFIED',
        'install_gpu_driver': False,
        'network': 'default',
        'subnet': 'default',
        'no_public_ip': True,
        'kms_key_name': '',
        'no_proxy_access': False,
        'service_account': 'default',
        'network_tags': [],
        'maintenance_freeze_duration_hours': 0,
        'accelerator_count': 0,
        'accelerator_type': 'ACCELERATOR_TYPE_UNSPECIFIED',
        'container_image_uri': '',
        'boot_disk_size_gb': 100,
        'preemptible': False,
        'dataset': '',
        'dataset_display_name': '',
        'machine_type_override': '',
        'network_interface': {
            'network': 'default',
            'subnet': 'default',
            'no_public_ip': True
        },
        'labels': {},
        'accelerator_config': {}
    }
}

# 发送创建请求
response = client.create_notebook_instance(request=request)

# 打印响应
print(response)