Installieren von JupyterLab auf Azure

Sie verwenden eine von Teradata bereitgestellte Azure Resource Manager(ARM)-Vorlage, um JupyterLab und den AI Unlimited-Kernel vom Azure Portal aus zu installieren.

Dadurch wird eine Serverinstanz bereitgestellt, wobei JupyterLab in einem von systemd gesteuerten Container ausgeführt wird.

Tipp

Wenn Sie Unterstützung bei der Installation benötigen, senden Sie eine E-Mail an das Support-Team oder fragen Sie die Gemeinschaft.

Vorbereiten Ihres Azure-Kontos

• Arbeiten Sie mit Ihrem Cloud-Administrator zusammen, um sicherzustellen, dass Ihr Azure-Konto über die benötigten Berechtigungen zum Erstellen der in der JupyterLab-Vorlagedefinierten Cloud-Ressourcen verfügt.

• Netzwerkanforderungen: Ihre Azure-Ressourcengruppe muss über ein Azure Virtual Network (VNet) verfügen, das mit einem subnet konfiguriert ist. Verwenden Sie ein vorhandenes VNet oder Subnetz oder erstellen Sie Ihr eigenes, abhängig von Ihren Kontoberechtigungen.

• Wenn Sie auf die JupyterLab-Instanz zugreifen müssen, um Befehle auszuführen oder zu debuggen, können Sie mit einem Schlüsselpaar eine sichere Verbindung über Secure Shell (SSH) herstellen. Sie benötigen das Schlüsselpaar, wenn Sie die Instanzdetails angeben.

Klonen des Repository

Der Ordner Bereitstellungen im von Teradata bereitgestellten AI Unlimited GitHub-Repository enthält Vorlagen-, Parameter- und Richtliniendateien für die Installation von AI Unlimited.

Öffnen Sie ein Terminalfenster und klonen Sie das Repository.

Suchen Sie nach der Jupyter-Vorlage

ARM-Vorlagen für JupyterLab finden Sie hier im AI Unlimited GitHub-Repository:

deployments/azure/templates/arm/jupyter

Wählen Sie eine Vorlage basierend darauf aus, ob und welchen Typ Sie einen Lastausgleich verwenden möchten.

Hinweis

Möglicherweise möchten Sie einen Cloud-Administrator in Ihrer Organisation um Rat fragen.

• jupyter-with-alb.json – Hostet JupyterLab hinter einem application load balancer
• jupyter-with-nlb.json – Hostet JupyterLab hinter einem network load balancer
• jupyter-without-lb.json – Kein Lastausgleich

Laden Sie die Vorlage

1. Melden Sie sich im Azure Portal an.
   Hinweis

   Verweise auf das Azure Portal sind auf dem Stand vom 29. Mai 2024.

2. Suchen Sie nach benutzerdefinierte Bereitstellung und wählen Sie dann Bereitstellen einer benutzerdefinierten Vorlage aus.
3. Wählen Sie Erstellen Sie Ihre eigene Vorlage im Editor und dann Datei laden.
4. Wählen Sie die gewünschte Vorlagendatei aus und wählen Sie Speichern.

Angeben von Instanzdetails

Überprüfen Sie die Parameter. Geben Sie Werte für die erforderlichen Parameter ein. Ihre Organisation benötigt möglicherweise andere.

Azure- und JupyterLab-Parameter

Parameter	Beschreibung	Hinweise
Subscription	Das Azure-Abonnement, das Sie für die Bereitstellung von AI Unlimited verwenden möchten.	Erforderlich Standard: NA Wir empfehlen die Verwendung eines Kontos, bei dem es sich nicht um eine kostenlose Testversion handelt.
Region	Die Region, in der Sie AI Unlimited bereitstellen möchten.	Erforderlich Standard: NA Wählen Sie die Azure-Region aus, die Ihrem Arbeitsort am nächsten liegt, und die Datenressourcen, die mit AI Unlimited verwendet werden sollen.
Resource Group Name	Der Name des Containers, der verwandte AI Unlimited-Ressourcen zusammenfasst.	Erforderlich Standard: ai-unlimited-jupyter
OS Version	Die Versionen der Betriebssysteme, die im aktuellen Abonnement verfügbar sind.	Optional mit Standard Standard: Ubuntu-2004
Instance Type	Der Instanztyp, den Sie für AI Unlimited verwenden möchten.	Optional Standard: STANDARD_D2_V3 Wir empfehlen, den Standardinstanztyp zu verwenden, um Kosten zu sparen. Der Standardinstanztyp ist die Standard-Dv3-Serie mit 2 vCPUs und 8,0 GiB Speicher.
Network	Der Name des Netzwerks, in dem Sie die AI Unlimited-Instanz bereitstellen möchten.	Optional Standard: NA
Subnet	Das Subnetzwerk, in dem Sie die AI Unlimited-Instanz bereitstellen möchten.	Erforderlich Standard: NA Das Subnetz muss sich in der ausgewählten Verfügbarkeitszone befinden.
Security Group	Die virtuelle Firewall, die den ein- und ausgehenden Datenverkehr zur Instanz kontrolliert.	Optional Standard: JupyterSecurityGroup Die Sicherheitsgruppe wird als Regelsatz implementiert, der angibt, welche Protokolle, Ports und IP-Adressen oder CIDR-Blöcke auf die Instanz zugreifen dürfen. Definieren Sie mindestens eine der Zugriffs-CIDR- oder Sicherheitsgruppen, um eingehenden Datenverkehr zuzulassen, sofern Sie keine benutzerdefinierten Eingangsregeln für Sicherheitsgruppen erstellen.
Access CIDR	Der CIDR-IP-Adressbereich, der auf die Instanz zugreifen darf.	Optional Standard: 0.0.0.0/0 Wir empfehlen, diesen Wert auf einen vertrauenswürdigen IP-Bereich festzulegen. Definieren Sie mindestens eine der Zugriffs-CIDR oder Sicherheitsgruppen, um eingehenden Datenverkehr zuzulassen, sofern Sie keine benutzerdefinierten Eingangsregeln für Sicherheitsgruppen erstellen.
Source App Sec Groups (ASG)	Die Quellanwendungssicherheitsgruppen, die die Berechtigung haben, eine Verbindung mit der AI Unlimited-Instanz herzustellen. Mit ASGs können Sie Ihre virtuellen Maschinen (VMs) basierend auf ihren spezifischen Netzwerksicherheitsrichtlinien organisieren. Diese Sicherheitsrichtlinien bestimmen, welcher Datenverkehr auf Ihrer virtuellen Maschine zulässig ist und welcher nicht.	Optional Standard: NA Wählen Sie eine Anwendungssicherheitsgruppe in derselben Region wie die Netzwerkschnittstelle.
Destination App Sec Groups	Die Zielanwendungssicherheitsgruppen, die über die Berechtigung verfügen, eine Verbindung mit der AI Unlimited-Instanz herzustellen.	Optional Standard: NA Wählen Sie eine Anwendungssicherheitsgruppe in derselben Region wie die Netzwerkschnittstelle.
Role Definition ID	Die ID der mit AI Unlimited zu verwendenden Rolle.	Erforderlich Standard: NA Verwenden Sie den Azure CLI-Befehl „Get-AzRoleDefinition“, um Ihre Rollendefinitions-ID abzurufen.
Allow Public SSH	Gibt an, ob Sie Secure Shell-Schlüssel (SSH) zum Herstellen einer Verbindung mit VMs in Azure verwenden können.	Optional Standardmäßig: true
Public Key	Der öffentliche SSH-Schlüssel, den Sie verwenden können, um über SSH eine Verbindung zu einer VM herzustellen.	Optional Standard: NA Dieser Wert muss mit „ssh-rsa“ beginnen.
Use Persistent Volume	Gibt an, ob Sie zum Speichern von Daten ein neues oder vorhandenes persistentes Volume verwenden möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Mehr erfahren: Persistentes Volume verwenden unter dem Parameterabschnitt.	Optional mit Standard Standard: New Unterstützte Optionen sind je nach Anwendungsfall ein neues oder ein vorhandenes dauerhaftes Volume.
Persistent Volume Size	Die Größe des persistenten Datenträgers in GB, den Sie an die Instanz anhängen können.	Optional Standard: 100 Unterstützt Werte zwischen 8 und 1000.
Existing Persistent Volume	Die ID des vorhandenen persistenten Datenträgers, den Sie an die Instanz anhängen können.	Erforderlich, wenn „Persistentes Volume verwenden“ auf „Vorhanden“gesetzt ist Standard: NA Das persistente Volume muss sich in derselben Verfügbarkeitszone wie die AI Unlimited-Instanz befinden.
JupyterHttpPort	Der Port für den Zugriff auf die Benutzeroberfläche des JupyterLab-Dienstes.	Erforderlich mit Standard Standard: 8888
JupyterVersion	Die Version von JupyterLab, die Sie bereitstellen möchten.	Erforderlich mit Standard Standard: latest Der Wert ist ein Container-Versionstag, zum Beispiel „latest“.
JupyterToken	Das Token oder Passwort, das für den Zugriff auf JupyterLab über die Benutzeroberfläche verwendet wird.	Erforderlich Standard: NA Das Token muss mit einem Buchstaben beginnen und darf nur alphanumerische Zeichen enthalten. Das zulässige Muster ist ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9-]*.

Mehr erfahren: Persistentes Volume verwenden

Die JupyterLab-Instanz wird in einem Container ausgeführt und speichert ihre Konfigurationsdaten in einer Datenbank im Stammdatenträger der Instanz. Diese Daten bleiben erhalten, wenn Sie die Instanz herunterfahren, neu starten oder einen Snapshot erstellen und neu starten.

Ein persistentes Volume speichert jedoch Daten für eine containerisierte Anwendung über die Lebensdauer des Containers, Pods oder Knotens hinaus, in dem sie ausgeführt wird.

Ohne ein persistentes Volumen

Wenn der Container, Pod oder Knoten abstürzt oder beendet wird, gehen die JupyterLab-Konfigurationsdaten verloren. Sie können eine neue JupyterLab-Instanz bereitstellen, jedoch nicht im selben Zustand wie die verlorene.

Mit einem persistenten Volumen

Wenn der Container, der Pod oder der Knoten abstürzt oder beendet wird und die JupyterLab-Konfigurationsdaten in einem persistenten Volume gespeichert sind, können Sie eine neue JupyterLab-Instanz bereitstellen, die dieselbe Konfiguration wie die verlorene hat.

Beispiel

1. Stellen Sie JupyterLab bereit und schließen Sie diese Parameter ein:
   • UsePersistentVolume: New
2. Nachdem Sie den Stapel erstellt haben, notieren Sie sich auf der Registerkarte Ausgaben die „volume-id“.
3. Verwenden Sie JupyterLab.
4. Wenn die JupyterLab-Instanz verloren geht, stellen Sie JupyterLab erneut bereit und schließen Sie diese Parameter ein:
   • UsePersistentVolume: New
   • ExistingPersistentVolumeId: der Wert, den Sie in Schritt 2 notiert haben

Die neue JupyterLab-Instanz hat dieselbe Konfiguration wie die verlorene.

Erstellen der Instanz

1. Wählen Sie Überprüfen + erstellen.
2. Wählen Sie Erstellen.
   Auf der Seite Benachrichtigungen können Sie den Fortschritt überwachen.

Wenn die Bereitstellung abgeschlossen ist, wird auf der Seite Ausgaben die URL für den Zugriff auf JupyterLab angezeigt.