Vertex AI Workbench ist eine Entwicklungsumgebung für den gesamten Data-Science-Workflow. Wenn Sie eine durchgängige notebookbasierte Produktionsumgebung einrichten möchten, erstellen Sie JupyterLab-Instanzen mit integrierten Integrationen. Wenn Sie Vertex AI noch nicht kennen, finden Sie weitere Informationen unter Vertex AI Workbench.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie JupyterLab-Notebooks in Vertex AI Workbench verwalten, einschließlich des Erstellens und Freigebens von Notebooks und der Verwendung von Notebooks zur Interaktion mit Vertex AI-Diensten. Außerdem wird gezeigt, wie Sie die JupyterLab-Instanzen löschen und aktualisieren, auf denen Ihre Notebooks gehostet werden.
Informationen zum Sichern und Wiederherstellen von Daten finden Sie unter Notebookdaten sichern und wiederherstellen.
Hinweis
Bevor Sie Vertex AI Workbench zum Verwalten von Notebooks verwenden können, benötigen Sie ein Projekt, in dem Vertex AI-Dienste ausgeführt werden können. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt für Vertex AI einrichten.
Bitten Sie Ihren Projekt-IAM-Administrator, Ihnen eine der folgenden Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwalten von Notebookressourcen in einem Projektnamespace benötigen:
- Workbench Notebooks-Administrator (
workbench-notebooks-admin): Ermöglicht Lese- und Schreibzugriff auf alle Notebookressourcen in einem Projekt. Sie benötigen diese Rolle, um JupyterLab-Notebooks zu erstellen. - Workbench Notebooks-Betrachter (
workbench-notebooks-viewer): Ermöglicht Lesezugriff auf alle Notebookressourcen in einem Projekt. Sie benötigen diese Rolle um JupyterLab-Notebooks zu öffnen.
Weitere Informationen zu diesen Rollen finden Sie unter IAM-Berechtigungen vorbereiten.
JupyterLab-Notebook erstellen
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie eine JupyterLab-Instanz in Vertex AI Workbench konfigurieren und ein JupyterLab-Notebook in der Instanz erstellen.
Nachdem Sie die Voraussetzungen erfüllt haben, führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine JupyterLab-Instanz zu konfigurieren und ein JupyterLab-Notebook zu erstellen:
- Melden Sie sich in der GDC Console an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.
- Klicken Sie auf Neues Notebook.
Geben Sie auf der Seite Notebook erstellen Werte für die folgenden Felder ein:
- Notebookname: Geben Sie den Namen ein, den Sie Ihrem JupyterLab-Notebook geben möchten. Vertex AI Workbench verwendet den von Ihnen ausgewählten Namen, um eine URL für den Zugriff auf Ihr Notebook zu erstellen.
- Umgebung: Wählen Sie ein Docker-Image für Ihre JupyterLab-Instanz aus. Dieses Image bietet eine Grundlage für die Bereitstellung und typische ML-Pakete (Machine Learning) .
- Cluster: Wählen Sie einen Kubernetes-Cluster für Ihre JupyterLab-Instanz aus, der Ihren Nutzungsanforderungen entspricht. Wenn kein Kubernetes-Cluster verfügbar ist, fügen Sie in Zusammenarbeit mit Ihrem Administrator einen oder mehrere Cluster hinzu.
- CPUs / Arbeitsspeicher: Geben Sie die Anzahl der CPUs und den Arbeitsspeicher ein, die Sie für Ihre Arbeitslasten benötigen. Bei CPU-intensiven Arbeitslasten können Sie mehr als eine CPU auswählen.
- GPUs: Wählen Sie die Anzahl der GPUs aus, die Sie für Ihre JupyterLab-Instanz benötigen. In Distributed Cloud ist eine GPU ein NVIDIA-MIG-Slice (Multi-Instance GPU) einer A100 Tensor Core GPU.
- Arbeitsbereichsvolume: Geben Sie die benötigte Speichergröße in GB ein.
Klicken Sie auf Erstellen.
Vertex AI Workbench konfiguriert die JupyterLab-Instanz und erstellt Ihr JupyterLab-Notebook. Speichern Sie die URL des Notebooks für den zukünftigen Zugriff.
Nachdem Sie ein JupyterLab-Notebook in Vertex AI Workbench erstellt haben, öffnen Sie die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) in der JupyterLab-Umgebung. Weitere Informationen finden Sie unter JupyterLab-Notebook öffnen.
JupyterLab-Notebook öffnen
Geben Sie die URL eines JupyterLab-Notebooks in einen Webbrowser ein, um es zu öffnen. Wenn Sie die URL nicht kennen, führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Notebook zu öffnen:
- Melden Sie sich in der GDC Console an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.
- Suchen Sie das JupyterLab-Notebook, das Sie öffnen möchten, und klicken Sie auf JupyterLab öffnen , um die IDE der JupyterLab-Instanz zu öffnen.
- Wenn Sie zur Authentifizierung aufgefordert werden, führen Sie die Authentifizierungsschritte für Ihren Identitätsanbieter aus.
- Öffnen Sie in der JupyterLab-Instanz das JupyterLab-Notebook.
Geben Sie die URL eines JupyterLab-Notebooks für andere Nutzer frei, damit auch sie es öffnen können. Der beabsichtigte Nutzer muss die Rolle Workbench Notebooks-Betrachter haben.
Vertex AI-Dienste über ein JupyterLab-Notebook verwenden
Verwenden Sie Clientbibliotheken , um über ein JupyterLab-Notebook mit einem Vertex AI-Dienst zu interagieren. Mit Vertex AI-Clientbibliotheken können Sie programmatisch API-Aufrufe an jeden Vertex AI-Dienst in Distributed Cloud ausführen.
So verwenden Sie einen Vertex AI-Dienst über ein JupyterLab-Notebook:
- Aktivieren Sie die entsprechende Vertex AI API.
- Installieren Sie die entsprechende Vertex AI-Clientbibliothek.
- Erstellen Sie ein JupyterLab-Notebook.
- Öffnen Sie das JupyterLab-Notebook und verwenden Sie es, um Code mit den Vertex AI-Clientbibliotheken zu schreiben. Sie können beispielsweise Text mit der Vertex AI Translation-Clientbibliothek übersetzen.
JupyterLab-Instanz löschen
So löschen Sie eine JupyterLab-Instanz:
- Melden Sie sich in der GDC Console an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.
- Suchen Sie das Notebook, das mit der JupyterLab-Instanz verknüpft ist, die Sie löschen möchten.
- Klicken Sie das Kästchen des JupyterLab-Notebooks an.
- Klicken Sie auf Löschen.
- Klicken Sie im Dialogfeld Notebooks löschen auf Löschen.
JupyterLab-Instanz aktualisieren
Nachdem Ihr Infrastrukturadministrator (IO) Distributed Cloud aktualisiert hat, können Sie Ihre JupyterLab-Instanzen aktualisieren.
Führen Sie die folgenden Schritte für jede JupyterLab-Instanz aus, die Sie aktualisieren möchten:
- Speichern Sie die Dateien aus der JupyterLab-Instanz, die Sie behalten möchten, in einem Speicher-Bucket. Weitere Informationen finden Sie unter Speicherobjekte in Projekten hochladen und herunterladen.
- Melden Sie sich nach der Aktualisierung in der GDC Console an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Konfigurieren Sie eine neue JupyterLab-Instanz. Vertex AI Workbench erstellt eine JupyterLab-Instanz mit einer neuen Version von JupyterLab. Die neue JupyterLab-Instanz enthält beispielsweise Clientbibliotheksaktualisierungen aus Distributed Cloud.
- Kopieren Sie die Dateien aus dem Speicher-Bucket der veralteten JupyterLab-Instanz in die neue JupyterLab-Instanz.
Sie können die vorherige Version Ihrer JupyterLab-Instanz löschen. Weitere Informationen finden Sie unter JupyterLab-Instanz löschen.