O Vertex AI Workbench é um ambiente de desenvolvimento baseado em blocos de notas do JupyterLab disponível para todo o seu fluxo de trabalho de ciência de dados. Pode interagir com o Vertex AI e os respetivos serviços no Google Distributed Cloud (GDC) isolado a partir de um bloco de notas de uma instância do JupyterLab fornecida pelo Vertex AI Workbench.
As integrações e as funcionalidades do Vertex AI Workbench facilitam o acesso aos seus dados de aprendizagem automática, a partilha e o processamento de dados mais rápidos, a interação com os serviços do Vertex AI através da linguagem de programação Python e muito mais.
Por exemplo, o Vertex AI Workbench permite-lhe fazer o seguinte:
- Aceda e explore os seus dados de aprendizagem automática a partir de um bloco de notas do JupyterLab.
- Partilhe o seu notebook do JupyterLab com outros utilizadores do seu projeto.
- Importe bibliotecas cliente da Vertex AI para simplificar o acesso às APIs através de programação.
- Interagir com os serviços do Vertex AI, autenticar pedidos de API e usar funcionalidades do Vertex AI a partir de scripts Python.
- Crie uma cópia de segurança e restaure os dados da instância do JupyterLab.
- Use um ambiente de programação integrado (IDE) para usar integrações incorporadas de blocos de notas do JupyterLab.
- Configure um ambiente de produção baseado em blocos de notas ponto a ponto.
Instâncias do JupyterLab
O Vertex AI Workbench oferece instâncias do JupyterLab com integrações incorporadas que ajudam a configurar um ambiente de produção baseado em blocos de notas ponto a ponto. As instâncias do JupyterLab combinam integrações orientadas para o fluxo de trabalho de uma instância gerida com a personalização e o controlo de que precisa sobre o seu ambiente.
O Vertex AI Workbench inclui tipos de instâncias pré-instalados com o JupyterLab e um conjunto de pacotes de aprendizagem profunda, incluindo compatibilidade com as frameworks TensorFlow e PyTorch. Pode configurar o ambiente da instância do JupyterLab selecionando um cluster, uma imagem Docker fornecida e escolhendo entre instâncias com GPU ou apenas com CPU com base nos seus requisitos. Tenha em atenção que as imagens personalizadas não são suportadas.
As instâncias do JupyterLab estão protegidas por autenticação e autorização.