Vertex AI Workbench è un unico ambiente di sviluppo per l'intero workflow di data science. Per configurare un ambiente di produzione end-to-end basato su notebook, crea istanze JupyterLab con integrazioni integrate. Se non hai mai utilizzato Vertex AI, scopri di più su Vertex AI Workbench.
Questa pagina descrive il processo di gestione dei notebook JupyterLab in Vertex AI Workbench, tra cui la creazione e la condivisione di notebook e l'utilizzo di notebook per interagire con i servizi Vertex AI. Questa pagina mostra anche come eliminare e aggiornare le istanze JupyterLab che ospitano i tuoi notebook.
Per informazioni sul backup e sul ripristino dei dati, consulta Crea un backup e ripristina i dati del blocco note.
Prima di iniziare
Prima di utilizzare Vertex AI Workbench per gestire i notebook, devi avere un progetto pronto per eseguire i servizi Vertex AI. Per saperne di più, consulta Configura un progetto per Vertex AI.
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per gestire le risorse del blocco note all'interno di uno spazio dei nomi del progetto, chiedi all'amministratore del progetto IAM di concederti uno dei seguenti ruoli:
- Workbench Notebooks Admin (
workbench-notebooks-admin): ottieni l'accesso in lettura e scrittura a tutte le risorse dei blocchi note di un progetto. Questo ruolo è necessario per creare notebook JupyterLab. - Workbench Notebooks Viewer (
workbench-notebooks-viewer): ottieni l'accesso di sola lettura a tutte le risorse dei blocchi note in un progetto. Questo ruolo è necessario per aprire i notebook JupyterLab.
Per saperne di più su questi ruoli, consulta Prepara le autorizzazioni IAM.
Crea un notebook JupyterLab
Questa sezione descrive la configurazione di un'istanza JupyterLab in Vertex AI Workbench e la creazione di un blocco note JupyterLab nell'istanza.
Dopo aver soddisfatto i prerequisiti, segui questi passaggi per configurare un'istanza JupyterLab e creare un blocco note JupyterLab:
- Accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Nel menu di navigazione, fai clic su Vertex AI > Workbench.
- Fai clic su Nuovo notebook.
Nella pagina Crea notebook, inserisci i valori per i seguenti campi:
- Nome notebook: inserisci il nome che vuoi assegnare al tuo notebook JupyterLab. Vertex AI Workbench utilizza il nome scelto per creare un URL per l'accesso al notebook.
- Ambiente: seleziona un'immagine Docker per l'istanza JupyterLab. Questa immagine fornisce una base di riferimento per il deployment e i pacchetti di machine learning (ML) tipici.
- Cluster: seleziona un cluster Kubernetes per la tua istanza di JupyterLab che soddisfi i tuoi requisiti di utilizzo. Se non è disponibile un cluster Kubernetes, collabora con l'amministratore per aggiungere uno o più cluster.
- CPU / memoria: inserisci la quantità di CPU e RAM necessarie per i tuoi workload. Per i workload ad alta intensità di CPU, puoi scegliere più di una CPU.
- GPU: seleziona il numero di GPU necessarie per la tua istanza di JupyterLab. In Distributed Cloud, una GPU è una sezione di GPU multi-istanza (MIG) NVIDIA di una GPU Tensor Core A100.
- Volume Workspace: inserisci le dimensioni dello spazio di archiviazione di cui hai bisogno in GB.
Fai clic su Crea.
Vertex AI Workbench configura l'istanza JupyterLab e crea il tuo blocco note JupyterLab. Salva l'URL del notebook per accedervi in futuro.
Dopo aver creato un blocco note JupyterLab in Vertex AI Workbench, apri l'ambiente di sviluppo integrato (IDE) nell'ambiente JupyterLab. Per saperne di più, consulta Apri un blocco note JupyterLab.
Apri un notebook JupyterLab
Inserisci l'URL di un notebook JupyterLab in un browser web per aprirlo. Se non conosci l'URL, segui questi passaggi per aprire il notebook:
- Accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Nel menu di navigazione, fai clic su Vertex AI > Workbench.
- Trova il blocco note JupyterLab che vuoi aprire e fai clic su Apri JupyterLab per aprire l'IDE dell'istanza JupyterLab.
- Se ti viene chiesto di eseguire l'autenticazione, segui i passaggi di autenticazione per il tuo provider di identità.
- Nell'istanza di JupyterLab, apri il notebook JupyterLab.
Condividi l'URL di un notebook JupyterLab con altri utenti in modo che possano aprirlo anche loro. L'utente previsto deve avere il ruolo Workbench Notebooks Viewer.
Utilizza i servizi Vertex AI da un notebook JupyterLab
Utilizza le librerie client per interagire con un servizio Vertex AI da un notebook JupyterLab. Le librerie client di Vertex AI ti consentono di effettuare chiamate API in modo programmatico a qualsiasi servizio Vertex AI su Distributed Cloud.
Segui questi passaggi per utilizzare un servizio Vertex AI da un notebook JupyterLab:
- Abilita l'API Vertex AI corrispondente.
- Installa la libreria client di Vertex AI corrispondente.
- Crea un blocco note JupyterLab.
- Apri il notebook JupyterLab e utilizzalo per scrivere codice con le librerie client di Vertex AI. Ad esempio, puoi tradurre il testo utilizzando la libreria client di Vertex AI Translation.
Elimina un'istanza JupyterLab
Per eliminare un'istanza JupyterLab:
- Accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Nel menu di navigazione, fai clic su Vertex AI > Workbench.
- Trova il blocco note associato all'istanza di JupyterLab che vuoi eliminare.
- Seleziona la casella di controllo del blocco note JupyterLab.
- Fai clic su Elimina.
- Nella finestra di dialogo Elimina notebook, fai clic su Elimina.
Aggiorna un'istanza JupyterLab
Dopo che l'operatore dell'infrastruttura (IO) ha aggiornato Distributed Cloud, puoi aggiornare le istanze di JupyterLab.
Segui questi passaggi per ogni istanza di JupyterLab che vuoi aggiornare:
- Salva i file dell'istanza JupyterLab che vuoi conservare in un bucket di archiviazione. Per ulteriori informazioni, consulta Carica e scarica oggetti di archiviazione nei progetti.
- Dopo l'aggiornamento, accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Configura una nuova istanza JupyterLab. Vertex AI Workbench crea un'istanza JupyterLab con una nuova versione di JupyterLab. Ad esempio, la nuova istanza di JupyterLab contiene gli aggiornamenti della libreria client di Distributed Cloud.
- Copia i file dal bucket di archiviazione dell'istanza JupyterLab obsoleta alla nuova istanza JupyterLab.
Puoi eliminare la versione precedente dell'istanza JupyterLab. Per saperne di più, consulta Elimina un'istanza JupyterLab.