Vertex AI Workbench は、データ サイエンス ワークフロー全体で使用できる JupyterLab ノートブック ベースの開発環境です。Vertex AI Workbench が提供する JupyterLab インスタンスのノートブック内から、Google Distributed Cloud（GDC）エアギャップ上の Vertex AI とそのサービスを操作できます。
Vertex AI Workbench のインテグレーションと機能を使用すると、機械学習データへのアクセス、データの共有と処理の高速化、Python プログラミング言語を使用した Vertex AI サービスの操作などが簡単に行えるようになります。
たとえば、Vertex AI Workbench では次のことができます。
- JupyterLab ノートブック内から機械学習データにアクセスして探索する。
- プロジェクトの他のユーザーと JupyterLab ノートブックを共有する。
- Vertex AI クライアント ライブラリ をインポートして、API へのプログラムによるアクセスを簡素化する。
- Python スクリプトから Vertex AI サービスを操作し、API リクエストを認証して、Vertex AI 機能を使用する。
- バックアップを作成して JupyterLab インスタンス データを復元する。
- 統合開発環境（IDE）を使用して、JupyterLab ノートブックの組み込みインテグレーションを使用する。
- エンドツーエンドのノートブック ベースの本番環境を設定する。
JupyterLab インスタンス
Vertex AI Workbench には、エンドツーエンドのノートブック ベースの本番環境の設定に役立つ組み込みインテグレーションを備えた JupyterLab インスタンスが用意されています。JupyterLab インスタンスは、マネージド インスタンスのワークフロー指向のインテグレーションと、環境に必要なカスタマイズと制御を組み合わせたものです。
Vertex AI Workbench には、 JupyterLab とディープ ラーニング パッケージ一式（ TensorFlow および PyTorch フレームワークのサポートを含む）がプリインストールされたインスタンス タイプが含まれています。クラスタと提供された Docker イメージを選択し、要件に基づいて GPU 対応インスタンスと CPU のみのインスタンスを選択することで、JupyterLab インスタンス環境を構成できます。 カスタム イメージはサポートされていません。
JupyterLab インスタンスは、認証と認可によって保護されています。