Azure에 JupyterLab 설치
Teradata에서 제공하는 ARM(Azure Resource Manager) 템플릿을 사용하여 Azure Portal에서 JupyterLab과 AI Unlimited 커널을 설치합니다.
이는 systemd로 제어되는 컨테이너에서 JupyterLab을 실행하여 서버 인스턴스를 배포합니다.
Azure 계정 준비
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클라우드 관리자와 협력하여 Azure 계정에 JupyterLab 템플릿에 정의된 클라우드 리소스를 만드는 데 필요한 권한이 있는지 확인합니다.
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네트워킹 요구 사항: Azure 리소스 그룹에는 서브넷로 구성된 Azure Virtual Network(VNet)이 있어야 합니다. 계정 권한에 따라 기존 VNet 또는 서브넷을 사용하거나 직접 만드십시오.
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명령을 실행하거나 디버깅하기 위해 JupyterLab 인스턴스에 액세스해야 하는 경우 키 쌍을 사용하여 SSH(Secure Shell)를 사용하여 안전하게 연결할 수 있습니다. 인스턴스 세부 정보 지정 시 키 쌍이 필요합니다.
저장소 복제
Teradata에서 제공하는 AI Unlimited GitHub 저장소의 배치 폴더에는 AI Unlimited를 설치하기 위한 템플릿, 매개변수 및 정책 파일이 포함되어 있습니다.
터미널 창을 열고 저장소를 복제합니다.
Jupyter 템플릿 찾기
JupyterLab용 ARM 템플릿은 AI Unlimited GitHub 저장소에 있습니다.
deployments/azure/templates/arm/jupyter
로드 밸런서를 사용할지 여부와 어떤 유형을 사용할지에 따라 템플릿을 선택합니다.
조직의 클라우드 관리자에게 지침을 요청할 수 있습니다.
- jupyter-with-alb.json—다음 뒤의 JupyterLab을 호스팅합니다. Application Load Balancer
- jupyter-with-nlb.json—다음 뒤의 JupyterLab을 호스팅합니다. Network Load Balancer
- jupyter-without-lb.json—로드 밸런서가 없습니다.
템플릿을 로드합니다.
- Azure Portal에 로그인합니다.
노트
Azure Portal에 대한 참조는 2024년 5월 29일 기준으로 최신 상태입니다.
- 사용자 지정 배포를 검색한 후 사용자 지정 템플릿 배포를 선택합니다.
- 편집기에서 나만의 템플릿 구축을 선택한 다음 파일 로드를 선택합니다.
- 사용할 템플릿 파일을 선택하고 저장을 선택합니다.
인스턴스 세부 정보 지정
매개변수를 검토합니다. 필수 매개변수에 대한 값을 제공합니다. 귀하의 조직에는 다른 매개변수가 필요할 수 있습니다.
Azure 및 JupyterLab 매개변수
| 매개변수 | 설명 | 노트 |
|---|---|---|
| Subscription | AI Unlimited를 배포하는 데 사용하려는 Azure 구독입니다. | 필수 사항 기본값: NA 무료 평가판이 아닌 계정을 사용하는 것이 좋습니다. |
| Region | AI Unlimited를 배포하려는 리전입니다. | 필수 사항 기본값: NA AI Unlimited와 함께 사용할 작업 위치와 데이터 리소스에 가장 가까운 Azure 리전을 선택합니다. |
| Resource Group Name | 관련된 AI Unlimited 리소스를 함께 그룹화하는 컨테이너의 이름입니다. | 필수 사항 기본값: ai-unlimited-jupyter |
| OS Version | 현재 구독에서 사용할 수 있는 운영 체제 버전입니다. | 선택 사항(기본값 제공) 기본값: Ubuntu-2004 |
| Instance Type | AI Unlimited에 사용하려는 인스턴스 유형입니다. | 선택 사항 기본값: STANDARD_D2_V3 비용을 절감하기 위해 기본 인스턴스 유형을 사용하는 것이 좋습니다. 기본 인스턴스 유형은 2개의 vCPU와 8.0GiB 메모리가 있는 표준 Dv3 시리즈입니다. |
| Network | AI Unlimited 인스턴스를 배포하려는 네트워크의 이름입니다. | 선택 사항 기본값: NA |
| Subnet | AI Unlimited 인스턴스를 배포하려는 하위 네트워크입니다. | 필수 사항 기본값: NA 서브넷은 선택한 가용성 영역에 있어야 합니다. |
| Security Group | 인스턴스에 대한 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 제어하는 가상 방화벽입니다. | 선택 사항 기본값: JupyterSecurityGroup 보안 그룹은 인스턴스에 액세스할 수 있는 프로토콜, 포트 및 IP 주소 또는 CIDR 블록을 지정하는 규칙 세트로 구현됩니다. 사용자 지정 보안 그룹 수신 규칙을 만들지 않는 한 액세스 CIDR 또는 보안 그룹 중 하나 이상을 정의하여 인바운드 트래픽을 허용합니다. |
| Access CIDR | 인스턴스에 액세스할 수 있는 CIDR IP 주소 범위입니다. | 선택 사항 기본값: 0.0.0.0/0 이 값을 신뢰할 수 있는 IP 범위로 설정하는 것이 좋습니다. 사용자 지정 보안 그룹 수신 규칙을 만들지 않는 한 액세스 CIDR 또는 보안 그룹 중 하나 이상을 정의하여 인바운드 트래픽을 허용합니다. |
| Source App Sec Groups (ASG) | AI Unlimited 인스턴스에 연결할 수 있는 권한이 있는 소스 애플리케이션 보안 그룹입니다. ASG를 사용하면 특정 네트워크 보안 정책에 따라 VM(가상 머신)을 구성할 수 있습니다. 이러한 보안 정책은 가상 머신에서 어떤 트래픽이 허용되거나 허용되지 않는지 결정합니다. | 선택 사항 기본값: NA 네트워크 인터페이스와 동일한 리전에 있는 애플리케이션 보안 그룹을 선택합니다. |
| Destination App Sec Groups | AI Unlimited 인스턴스에 연결할 수 있는 권한이 있는 대상 애플리케이션 보안 그룹입니다. | 선택 사항 기본값: NA 네트워크 인터페이스와 동일한 리전에 있는 애플리케이션 보안 그룹을 선택합니다. |
| Role Definition ID | AI Unlimited에서 사용할 역할의 ID입니다. | 필수 사항 기본값: NA Azure CLI 명령인 Get-AzRoleDefinition 명령을 사용하여 역할 정의 ID를 가져옵니다. |
| Allow Public SSH | Azure의 VM에 연결하기 위해 SSH(Secure Shell) 키를 사용할 수 있는지 여부를 지정합니다. | 선택 사항 기본값: true |
| Public Key | SSH를 통해 VM에 연결하는 데 사용할 수 있는 공용 SSH 키입니다. | 선택 사항 기본값: NA 이 값은 ssh-rsa로 시작해야 합니다. |
| Use Persistent Volume | 데이터를 저장하기 위해 새 영구 볼륨을 사용할지 기존 영구 볼륨을 사용할지 지정합니다. 매개변수 섹션 아래의 자세히 알아보기: 영구 볼륨 사용을 참조하십시오. | 선택 사항(기본값 제공) 기본값: New 지원되는 옵션은 사용 사례에 따라 새 영구 볼륨 또는 기존 영구 볼륨입니다. |
| Persistent Volume Size | 인스턴스에 연결할 수 있는 영구 볼륨의 크기(GB)입니다. | 선택 사항 기본값: 100 8~1000 사이의 값을 지원합니다. |
| Existing Persistent Volume | 인스턴스에 연결할 수 있는 기존 영구 볼륨의 ID입니다. | 영구 볼륨 사용이 기존으로 설정된 경우 필수 사항 기본값: NA 영구 볼륨은 AI Unlimited 인스턴스와 동일한 가용성 영역에 있어야 합니다. |
| JupyterHttpPort | JupyterLab 서비스 UI에 액세스하는 포트입니다. | 필수 사항(기본값 제공) 기본값: 8888 |
| JupyterVersion | 배포하려는 JupyterLab 버전입니다. | 필수 사항(기본값 제공) 기본값: 최신 값은 컨테이너 버전 태그입니다(예: 최신). |
| JupyterToken | UI에서 JupyterLab에 액세스하는 데 사용되는 토큰 또는 비밀번호입니다. | 필수 사항 기본값: NA 토큰은 문자로 시작해야 하며 영숫자만 포함해야 합니다. 허용되는 패턴은 ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9-]*입니다. |
자세히 알아보기: 영구 볼륨 사용
JupyterLab 인스턴스는 컨테이너에서 실행되고 인스턴스의 루트 볼륨에 있는 데이터베이스에 구성 데이터를 저장합니다. 인스턴스를 종료, 다시 시작 또는 스냅샷하고 다시 시작해도 이 데이터가 유지됩니다.
그러나 영구 볼륨은 컨테이너화된 애플리케이션의 데이터를 실행되는 컨테이너, 포드 또는 노드의 수명을 넘어 저장합니다.
영구 볼륨 없음
컨테이너, 포드 또는 노드가 충돌하거나 종료 되면 JupyterLab 구성 데이터가 손실됩니다. 새로운 JupyterLab 인스턴스를 배포할 수 있지만 손실된 인스턴스와 동일한 상태로는 배포할 수 없습니다.
영구 볼륨 사용
컨테이너, 포드 또는 노드가 충돌하거나 종료되고 JupyterLab 구성 데이터가 영구 볼륨에 저장된 경우 손실된 인스턴스와 동일한 구성을 갖는 새 JupyterLab 인스턴스를 배포할 수 있습니다.
예
- JupyterLab을 배포하고 다음 매개변수를 포함합니다.
UsePersistentVolume: 신규
- 스택을 생성한 후 출력 탭에서
volume-id를 기록해 둡니다. - JupyterLab을 사용합니다.
- JupyterLab 인스턴스가 손실된 경우 JupyterLab을 다시 배포하고 다음 매개변수를 포함합니다.
UsePersistentVolume: 신규ExistingPersistentVolumeId: 2단계에서 기록한 값
새로운 JupyterLab 인스턴스는 손실된 인스턴스와 동일한 구성을 갖습니다.
인스턴스를 생성합니다.
- 검토 + 생성을 선택합니다.
- 생성을 선택합니다.
알림 페이지에서 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.
배포가 완료되면 출력 페이지에 JupyterLab에 액세스하기 위한 URL이 표시됩니다.