ניהול מחברות

‫Vertex AI Workbench הוא סביבת פיתוח אחת לכל תהליך העבודה של מדעי הנתונים. כדי להגדיר סביבת ייצור מקצה לקצה שמבוססת על Notebook, צריך ליצור מכונות של JupyterLab עם שילובים מובְנים. אם אתם משתמשים חדשים ב-Vertex AI, תוכלו לקרוא מידע נוסף על Vertex AI Workbench.

בדף הזה מוסבר איך לנהל קובצי Notebook של JupyterLab ב-Vertex AI Workbench, כולל יצירה ושיתוף של קובצי Notebook ושימוש בהם כדי לקיים אינטראקציה עם שירותי Vertex AI. בדף הזה מוסבר גם איך למחוק ולעדכן את המכונות של JupyterLab שמארחות את ה-notebooks.

למידע על גיבוי ושחזור של נתונים, קראו את המאמר יצירת גיבוי ושחזור של נתוני Notebook.

לפני שמתחילים

כדי להשתמש ב-Vertex AI Workbench לניהול של notebooks, צריך פרויקט שמוכן להרצת שירותי Vertex AI. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת פרויקט ל-Vertex AI.

כדי לקבל את ההרשאות שנדרשות לניהול משאבי Notebook במרחב שמות של פרויקט, צריך לבקש מהאדמין של הפרויקט ב-IAM להקצות לכם את אחד מהתפקידים הבאים:

  • אדמין של Workbench Notebooks ‏ (workbench-notebooks-admin): גישת קריאה וכתיבה לכל המשאבים של Notebooks בפרויקט. התפקיד הזה נדרש כדי ליצור מסמכי Notebook ב-JupyterLab.
  • צפייה ב-Notebooks ב-Workbench (workbench-notebooks-viewer): גישה לקריאה בלבד לכל משאבי ה-Notebook בפרויקט. התפקיד הזה נדרש כדי לפתוח מסמכי Notebook ב-JupyterLab.

מידע נוסף על התפקידים האלה זמין במאמר הכנת הרשאות IAM.

יצירת Notebook ב-JupyterLab

בקטע הזה מוסבר איך להגדיר מכונה של JupyterLab ב-Vertex AI Workbench וליצור בה notebook של JupyterLab.

אחרי שמוודאים שכל התנאים המוקדמים מתקיימים, כך מגדירים מכונה של JupyterLab ויוצרים מסמך JupyterLab:

  1. נכנסים למסוף GDC ובוחרים את הפרויקט.
  2. בתפריט הניווט, לוחצים על Vertex AI > Workbench.
  3. לוחצים על תיקיית Notebook חדשה.

  4. בדף Create notebook, מזינים ערכים בשדות הבאים:

    • ‫Notebook name: נותנים שם ל-notebook ב-JupyterLab. ‫Vertex AI Workbench משתמש בשם שבחרתם כדי ליצור כתובת URL לגישה ל-notebook.
    • ‫Environment: בוחרים קובץ אימג' של Docker למכונת JupyterLab. התמונה הזו מספקת בסיס לפריסה ולחבילות אופייניות של למידת מכונה (ML).
    • ‫Cluster: בוחרים אשכול Kubernetes למכונת JupyterLab שעומד בדרישות השימוש שלכם. אם אין אשכול Kubernetes זמין, בקשו מהאדמין להוסיף אשכול אחד או יותר.
    • ‫CPUs / Memory: מזינים את כמות המעבדים (CPU) וה-RAM שנדרשים לעומסי העבודה. לעומסי עבודה שדורשים הרבה משאבי מעבד, אפשר לבחור יותר ממעבד אחד.
    • ‫GPUs: בוחרים את מספר יחידות ה-GPU שצריך למכונת JupyterLab. ב-Distributed Cloud, ‏ GPU הוא פרוסה אחת של NVIDIA Multi-Instance GPU‏ (MIG) של A100 Tensor Core GPU.
    • נפח Workspace: מזינים את נפח האחסון שצריך ב-GB.

  5. לוחצים על יצירה.

‫Vertex AI Workbench מגדיר את המכונה של JupyterLab ויוצר את ה-notebook של JupyterLab. שומרים את כתובת ה-URL של ה-Notebook כדי לגשת אליו בעתיד.

אחרי שיוצרים notebook של JupyterLab ב-Vertex AI Workbench, פותחים את סביבת הפיתוח המשולבת (IDE) בסביבת JupyterLab. למידע נוסף, ראו פתיחת מסמך JupyterLab notebook.

פתיחת JupyterLab Notebook

כדי לפתוח את ה-notebook, מזינים את כתובת ה-URL של JupyterLab בדפדפן אינטרנט. אם אתם לא יודעים מה כתובת ה-URL, בצעו את השלבים הבאים כדי לפתוח את ה-notebook:

  1. נכנסים למסוף GDC ובוחרים את הפרויקט.
  2. בתפריט הניווט, לוחצים על Vertex AI > Workbench.
  3. מוצאים את ה-notebook של JupyterLab שרוצים לפתוח ולוחצים על Open JupyterLab כדי לפתוח את ה-IDE של המכונה של JupyterLab.
  4. אם תתבקשו לבצע אימות, בצעו את שלבי האימות של ספק הזהויות.
  5. במכונה של JupyterLab, פותחים את ה-notebook של JupyterLab.

אתם יכולים לשתף את כתובת ה-URL של ה-Notebook ב-JupyterLab עם משתמשים אחרים כדי שגם הם יוכלו לפתוח אותו. למשתמש המיועד צריך להיות התפקיד 'צפייה ב-Notebooks ב-Workbench'.

שימוש בשירותי Vertex AI מ-notebook של JupyterLab

משתמשים בספריות לקוח כדי לבצע פעולות בשירות Vertex AI מ-notebook ב-JupyterLab. ספריות הלקוח של Vertex AI מאפשרות לבצע קריאות ל-API באופן פרוגרמטי לכל שירות של Vertex AI ב-Distributed Cloud.

כדי להשתמש בשירות של Vertex AI מ-notebook ב-JupyterLab:

  1. מפעילים את Vertex AI API המתאים.
  2. מתקינים את ספריית הלקוח המתאימה של Vertex AI.
  3. יוצרים קובץ Notebook ב-JupyterLab.
  4. פותחים את ה-notebook של JupyterLab ומשתמשים בו כדי לכתוב קוד באמצעות ספריות הלקוח של Vertex AI. לדוגמה, אתם יכולים לתרגם טקסט באמצעות ספריית הלקוח של Vertex AI Translation.

מחיקת מכונה של JupyterLab

כדי למחוק מכונה של JupyterLab:

  1. נכנסים למסוף GDC ובוחרים את הפרויקט.
  2. בתפריט הניווט, לוחצים על Vertex AI > Workbench.
  3. מוצאים את ה-notebook שמשויך למכונה של JupyterLab שרוצים למחוק.
  4. מסמנים את התיבה של ה-notebook ב-JupyterLab.
  5. לוחצים על Delete.
  6. בתיבת הדו-שיח Delete notebooks, לוחצים על Delete.

עדכון מכונת JupyterLab

אחרי שמפעיל התשתית (IO) מעדכן את Distributed Cloud, אתם יכולים לעדכן את המכונות של JupyterLab.

כדי לעדכן כל מכונה של JupyterLab, מבצעים את השלבים הבאים:

  1. שומרים בקטגוריית אחסון את הקבצים שרוצים לשמור ממכונת JupyterLab. מידע נוסף מופיע במאמר העלאה והורדה של אובייקטים באחסון בפרויקטים.
  2. אחרי העדכון, נכנסים למסוף GDC ובוחרים את הפרויקט.
  3. הגדרת מכונה חדשה של JupyterLab. ‫Vertex AI Workbench יוצר מכונה של JupyterLab עם גרסה חדשה של JupyterLab. לדוגמה, המכונה החדשה של JupyterLab מכילה עדכונים של ספריית הלקוח מ-Distributed Cloud.
  4. מעתיקים את הקבצים מקטגוריית האחסון של מכונת JupyterLab הישנה למכונת JupyterLab החדשה.

אתם יכולים למחוק את הגרסה הקודמת של מכונת JupyterLab. למידע נוסף, קראו את המאמר מחיקת מכונה של JupyterLab.