Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo basado en cuadernos de JupyterLab disponible para todo tu flujo de trabajo de ciencia de datos. Puedes interactuar con Vertex AI y sus servicios en Google Distributed Cloud (GDC) aislado por aire desde un cuaderno de una instancia de JupyterLab que proporciona Vertex AI Workbench.
Las integraciones y las funciones de Vertex AI Workbench facilitan el acceso a tus datos de aprendizaje automático, permiten compartir y procesar datos más rápido, interactuar con los servicios de Vertex AI mediante el lenguaje de programación Python y más.
Por ejemplo, Vertex AI Workbench te permite hacer lo siguiente:
- Accede a tus datos de aprendizaje automático y explóralos desde un cuaderno de JupyterLab.
- Comparte tu cuaderno de JupyterLab con otros usuarios de tu proyecto.
- Importa las bibliotecas de cliente de Vertex AI para simplificar el acceso a las APIs mediante programación.
- Interactúa con los servicios de Vertex AI, autentica solicitudes de API y usa funciones de Vertex AI desde secuencias de comandos de Python.
- Crea una copia de seguridad y restaura los datos de tu instancia de JupyterLab.
- Usa un entorno de desarrollo integrado (IDE) para usar las integraciones integradas de los cuadernos de JupyterLab.
- Configura un entorno de producción integral basado en cuadernos.
Instancias de JupyterLab
Vertex AI Workbench ofrece instancias de JupyterLab con integraciones integradas que te ayudan a configurar un entorno de producción basado en cuadernos de extremo a extremo. Las instancias de JupyterLab combinan integraciones orientadas al flujo de trabajo de una instancia gestionada con la personalización y el control que necesitas sobre tu entorno.
Vertex AI Workbench incluye tipos de instancias con JupyterLab preinstalado y un paquete de aprendizaje profundo, incluida la compatibilidad con los frameworks TensorFlow y PyTorch. Puedes configurar el entorno de tu instancia de JupyterLab seleccionando un clúster y una imagen Docker proporcionada, así como eligiendo entre instancias con GPU o solo con CPU en función de tus requisitos. Ten en cuenta que no se admiten imágenes personalizadas.
Las instancias de JupyterLab están protegidas mediante autenticación y autorización.