Agent Platform Workbench 이미지

모든 Gemini Enterprise Agent Platform Workbench 인스턴스는 Google에서 빌드하고 유지관리하는 이미지에서 실행됩니다. 이미지는 인스턴스가 시작되는 운영체제, Python 버전, 사전 설치된 ML 프레임워크 (예: TensorFlow 및 PyTorch), GPU 및 CUDA 스택, JupyterLab 환경을 결정합니다.

Agent Platform Workbench는 상호 배타적인 두 가지 유형의 이미지를 제공합니다.

  • VM 이미지: 운영체제, 프레임워크, 커널, JupyterLab을 인스턴스 호스트에 직접 설치하는 Google에서 빌드한 부팅 이미지입니다.
  • 커스텀 컨테이너: Google에서 제공하는 기본 컨테이너 이미지로, 자체 패키지, 커널, JupyterLab 구성으로 확장할 수 있습니다. 컨테이너는 Google에서 관리하는 호스트에서 실행됩니다. 여러 인스턴스에서 재사용하는 재현 가능한 사전 프로비저닝된 환경에 커스텀 컨테이너를 사용합니다.

두 이미지 유형을 비교하고 하나를 선택하려면 이미지 유형 선택을 참조하세요.

이미지 유형 선택

다음 표를 사용하여 워크플로에 적합한 유형을 선택하세요. 각 이미지의 콘텐츠, 버전, 수명 주기에 대한 자세한 내용은 이미지 버전 관리 및 수명 주기를 참조하세요.

옵션 VM 이미지 커스텀 컨테이너
정의 운영체제, 프레임워크, 커널, JupyterLab을 인스턴스 호스트에 직접 설치하는 Google에서 빌드한 부팅 이미지입니다. Google에서 관리하는 호스트에서 실행되는 Google에서 제공하는 기본 컨테이너입니다.
운영체제 Debian 호스트: Google에서 관리하는 Container-Optimized OS (COS)
컨테이너: Ubuntu
맞춤설정 방법 실행 중인 인스턴스에 패키지 및 micromamba 환경을 추가합니다. 이미지 자체는 Google에서 관리하며 변경할 수 없습니다. 미리 커스텀 컨테이너 이미지를 빌드하고 여러 인스턴스에서 재사용합니다.
호스트 액세스 인스턴스 호스트에 대한 전체 액세스 권한입니다. COS 호스트는 Google에서 관리하며 수정할 수 없습니다.
용도 기본 환경, 호스트 액세스 또는 커스텀 시스템 프로세스가 필요한 워크로드 규모에 맞게 배포할 수 있는 맞춤설정된 환경
생성 방법 특정 버전으로 인스턴스 만들기 커스텀 컨테이너로 인스턴스 만들기

Agent Platform Workbench VM 이미지

Agent Platform Workbench VM 이미지는 Google에서 빌드한 비공개 이미지로, 필요한 패키지와 커널을 호스트 머신에 직접 프로비저닝합니다. Agent Platform Workbench는 Debian 기반 VM 이미지를 지원합니다. VM은 인스턴스 호스트에 직접 설치되므로 호스트 머신과 상호작용할 수 있습니다.

특정 VM 이미지 버전에서 인스턴스를 만들려면 특정 이미지 버전으로 인스턴스 만들기를 참조하세요.

Agent Platform Workbench 커스텀 컨테이너

커스텀 컨테이너를 사용하면 Docker 컨테이너를 사용하여 맞춤설정된 이미지를 Agent Platform Workbench 인스턴스로 가져올 수 있습니다. 커스텀 컨테이너를 사용하여 인스턴스 시작 시 빌드하지 않고 커스텀 패키지, 커널, 즉시 사용 가능한 JupyterLab 환경을 제공합니다.

Google에서 제공하는 기본 컨테이너 이미지로 시작하여 필요한 항목으로 확장한 후 빌드한 컨테이너에서 Agent Platform Workbench 인스턴스를 프로비저닝합니다. Google은 기본 컨테이너 이미지의 두 가지 변형을 게시합니다.

  • 표준: 모든 Agent Platform Workbench 기능을 지원합니다. 사전 설치된 데이터 과학 패키지, CUDA 라이브러리, Cloud de Confiance by S3NS JupyterLab 통합 (BigQuery 및 Managed Service for Apache Spark), 일반 시스템 패키지, micromamba 기반 커널 관리가 포함되어 있습니다.
  • 슬림: JupyterLab, 메타데이터 기반 JupyterLab 구성, micromamba 기반 커널 관리가 포함된 최소 기본 이미지입니다. 추가 패키지 또는 확장 프로그램을 설치합니다.

컨테이너는 Container-Optimized OS(COS)를 기반으로 Google에서 관리하는 호스트에서 실행되며 유휴 종료, 프록시 에이전트, 서비스 원격 분석과 같은 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 Container-Optimized OS 기능 및 이점을 참조하세요.

기본 이미지 URI, 크기, 지원되는 Python 버전은 커스텀 컨테이너 만들기를 참조하세요. 제약조건은 커스텀 컨테이너 제한사항을 참조하세요.

사전 설치 패키지

Agent Platform Workbench 이미지는 다음을 포함하도록 구성할 수 있습니다.

  • 특정 ML 프레임워크 (예: TensorFlow 및 PyTorch) 및 지원 패키지
  • numpy, scipy, matplotlib, pandas, nltk, pillow, scikit-image, opencv-python, scikit-learn 등 일반적인 데이터 과학 패키지가 포함된 Python
  • 신속한 프로토타입 제작을 위한 JupyterLab 메모장 환경
  • GPU 지원 인스턴스용 NVIDIA 드라이버, CUDA, cuDNN, NCCL을 포함한 NVIDIA 패키지

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