Data Driven Knowledgebase

このガイドでは、Terraformを使用してGoogle Cloud Platform（GCP）でVertex AIワークベンチのインスタンスを作成する手順を詳しく説明します。Terraformは、インフラストラクチャをコードで管理するための強力なツールであり、これにより簡単かつ効率的にリソースをプロビジョニングできます。

参考記事:

Terraform を使用してユーザー管理のノートブック インスタンスを作成する  |  Vertex AI  |  Google Cloud

まず、GCPのCloud Shellからターミナルを開きます。

次に、プロジェクトのルートディレクトリに移動して、Terraformディレクトリを作成します。さらに、Terraformコードを記述するためのmain.tfファイルを作成します。

cd /path/to/your/project

mkdir terraform

cd terraform

vim main.tf

main.tfファイルに以下のTerraformコードを追加します。このコードは、Vertex AIワークベンチのインスタンスを作成するために必要な設定を定義しています。

resource "google_project_service" "notebooks" {

provider = google

service = "notebooks.googleapis.com"

disable_on_destroy = false

}



resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {

project = "プロジェクトのID"

name = "notebooks-instance-basic"

provider = google

location = "リージョン"

machine_type = "e2-medium"



vm_image {

project = "deeplearning-platform-release"

image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"

}



depends_on = [

google_project_service.notebooks

]

}

Terraformコードを使用する前に、Terraformを初期化する必要があります。以下のコマンドを使用して、初期化を行います。

terraform init

次に、Terraformが実際にどのような変更を行うかを確認するために、承認を行います。

terraform plan

最後に、Terraformを使用して作成したインフラストラクチャを実際にデプロイします。

terraform apply

結果の確認

デプロイが完了すると、Vertex AIワークベンチのインスタンスが正常に作成されます。

今回は、Terraformを用いてVertex AIワークベンチのインスタンスをプロビジョニングする手順を紹介しました。これにより、開発者は手作業を削減し、インフラストラクチャの管理を自動化できます。今後、継続的なモデルの開発やスケーリング、インフラストラクチャのコード化など、効率的な運用が可能となります。