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 avançada, incluindo compatibilidade com as frameworks TensorFlow e PyTorch. Consoante as suas necessidades, pode escolher entre instâncias apenas com CPU ou com GPU.
Pode selecionar uma imagem do Docker e um cluster para o ambiente da instância do JupyterLab. O Docker permite-lhe criar um ambiente JupyterLab personalizado e incorporá-lo numa imagem. Esta imagem garante a consistência e a reprodutibilidade em diferentes implementações, incluindo todos os pacotes e ferramentas necessários. Pode partilhar este ambiente personalizado com outras pessoas ou usá-lo como base para desenvolvimento futuro.
As instâncias do JupyterLab estão protegidas por autenticação e autorização.