Vertex AI Workbench ist eine auf JupyterLab-Notebooks basierende Entwicklungsumgebung für den gesamten Data-Science-Workflow. Sie können über ein Notebook einer JupyterLab-Instanz, die von Vertex AI Workbench bereitgestellt wird, mit Vertex AI und seinen Diensten in Google Distributed Cloud (GDC) interagieren, ohne dass eine Verbindung zum Internet erforderlich ist.
Die Integrationen und Funktionen von Vertex AI Workbench erleichtern den Zugriff auf Ihre Daten für maschinelles Lernen, das schnelle Freigeben und Verarbeiten von Daten sowie die Interaktion mit Vertex AI-Diensten über die Programmiersprache Python.
Mit Vertex AI Workbench können Sie beispielsweise:
- Mit BigQuery- und Cloud Storage-Integrationen in einem JupyterLab-Notebook auf Ihre Daten für maschinelles Lernen zugreifen.
- Geben Sie Ihr JupyterLab-Notebook für andere Nutzer Ihres Projekts frei.
- Importieren Sie Vertex AI-Clientbibliotheken, um den programmatischen Zugriff auf APIs zu vereinfachen.
- Mit Vertex AI-Diensten interagieren, API-Anfragen authentifizieren und Vertex AI-Funktionen aus Python-Skripts verwenden
- Sicherung erstellen und Daten der JupyterLab-Instanz wiederherstellen
- Verwenden Sie eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), um integrierte JupyterLab-Notebooks zu nutzen.
- Eine durchgängig Notebook-basierte Produktionsumgebung einrichten.
JupyterLab-Instanzen
Vertex AI Workbench bietet JupyterLab-Instanzen mit integrierten Integrationen, mit denen Sie eine durchgängige Notebook-basierte Produktionsumgebung einrichten können. JupyterLab-Instanzen kombinieren Workflow-orientierte Integrationen einer verwalteten Instanz mit der Anpassung und Kontrolle, die Sie für Ihre Umgebung benötigen.
Vertex AI Workbench umfasst Instanztypen, die mit JupyterLab und einer Reihe von Deep-Learning-Paketen vorinstalliert sind, einschließlich Unterstützung für die Frameworks TensorFlow und PyTorch. Sie können die Umgebung Ihrer JupyterLab-Instanz konfigurieren, indem Sie einen Cluster und ein bereitgestelltes Docker-Image auswählen und je nach Bedarf zwischen GPU-fähigen und reinen CPU-Instanzen wählen. Benutzerdefinierte Bilder werden nicht unterstützt.
JupyterLab-Instanzen sind durch Authentifizierung und Autorisierung geschützt.