Vertex AI Workbench ist eine Entwicklungsumgebung für den gesamten Data-Science-Workflow. Wenn Sie eine notebookbasierte End-to-End-Produktionsumgebung einrichten möchten, erstellen Sie JupyterLab-Instanzen mit integrierten Einbindungen. Wenn Sie Vertex AI noch nicht kennen, erfahren Sie hier mehr über Vertex AI Workbench.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie JupyterLab-Notebooks in Vertex AI Workbench verwalten, einschließlich des Erstellens und Freigebens von Notebooks und der Verwendung von Notebooks für die Interaktion mit Vertex AI-Diensten. Auf dieser Seite wird auch beschrieben, wie Sie die JupyterLab-Instanzen löschen und aktualisieren, auf denen Ihre Notebooks gehostet werden.
Informationen zum Sichern und Wiederherstellen von Daten finden Sie unter Sicherung erstellen und Notebookdaten wiederherstellen.
Hinweis
Bevor Sie Vertex AI Workbench zum Verwalten von Notebooks verwenden können, müssen Sie ein Projekt zum Ausführen von Vertex AI-Diensten vorbereiten. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt für Vertex AI einrichten.
Bitten Sie Ihren IAM-Projektadministrator, Ihnen eine der folgenden Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Verwalten von Notebook-Ressourcen in einem Projekt-Namespace benötigen:
- Workbench Notebooks-Administrator (
workbench-notebooks-admin): Lese- und Schreibzugriff auf alle Notebook-Ressourcen in einem Projekt. Sie benötigen diese Rolle, um JupyterLab-Notebooks zu erstellen. - Workbench Notebooks Viewer (
workbench-notebooks-viewer): Gewährt Lesezugriff auf alle Notebook-Ressourcen in einem Projekt. Sie benötigen diese Rolle, um JupyterLab-Notebooks zu öffnen.
Weitere Informationen zu diesen Rollen finden Sie unter IAM-Berechtigungen vorbereiten.
JupyterLab-Notebook erstellen
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie eine JupyterLab-Instanz in Vertex AI Workbench konfigurieren und ein JupyterLab-Notebook in der Instanz erstellen.
Nachdem Sie die Voraussetzungen erfüllt haben, führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine JupyterLab-Instanz zu konfigurieren und ein JupyterLab-Notebook zu erstellen:
- Melden Sie sich in der GDC-Konsole an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.
- Klicken Sie auf Neues Notebook.
Geben Sie auf der Seite Notebook erstellen Werte für die folgenden Felder ein:
- Notebookname: Geben Sie den Namen ein, den Sie Ihrem JupyterLab-Notebook geben möchten. Vertex AI Workbench verwendet den von Ihnen ausgewählten Namen, um eine URL für den Zugriff auf Ihr Notebook zu erstellen.
- Umgebung: Wählen Sie ein Docker-Image für Ihre JupyterLab-Instanz aus. Dieses Image bietet eine Baseline für die Bereitstellung und typische Pakete für maschinelles Lernen (ML).
- Cluster: Wählen Sie einen Kubernetes-Cluster für Ihre JupyterLab-Instanz aus, der Ihren Nutzungsanforderungen entspricht. Wenn kein Kubernetes-Cluster verfügbar ist, wenden Sie sich an Ihren Administrator, um einen oder mehrere Cluster hinzuzufügen.
- CPUs / Arbeitsspeicher: Geben Sie die Anzahl der CPUs und die Größe des Arbeitsspeichers ein, die Sie für Ihre Arbeitslasten benötigen. Für CPU-intensive Arbeitslasten können Sie mehr als eine CPU auswählen.
- GPUs: Wählen Sie die Anzahl der GPUs aus, die Sie für Ihre JupyterLab-Instanz benötigen. In Distributed Cloud ist eine GPU ein NVIDIA-MIG-Slice (Multi-Instance GPU) einer A100 Tensor Core-GPU.
- Workspace-Volume: Geben Sie die benötigte Speichergröße in GB ein.
Klicken Sie auf Erstellen.
Vertex AI Workbench konfiguriert die JupyterLab-Instanz und erstellt Ihr JupyterLab-Notebook. Speichern Sie die URL des Notebooks für den späteren Zugriff.
Nachdem Sie ein JupyterLab-Notebook in Vertex AI Workbench erstellt haben, öffnen Sie die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) in der JupyterLab-Umgebung. Weitere Informationen finden Sie unter JupyterLab-Notebook öffnen.
JupyterLab-Notebook öffnen
Geben Sie die URL eines JupyterLab-Notebooks in einen Webbrowser ein, um es zu öffnen. Wenn Sie die URL nicht kennen, gehen Sie so vor, um das Notebook zu öffnen:
- Melden Sie sich in der GDC-Konsole an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.
- Suchen Sie das JupyterLab-Notebook, das Sie öffnen möchten, und klicken Sie auf JupyterLab öffnen, um die IDE der JupyterLab-Instanz zu öffnen.
- Wenn Sie zur Authentifizierung aufgefordert werden, folgen Sie den Authentifizierungsschritten für Ihren Identitätsanbieter.
- Öffnen Sie in der JupyterLab-Instanz das JupyterLab-Notebook.
Sie können die URL eines JupyterLab-Notebooks für andere Nutzer freigeben, damit diese es ebenfalls öffnen können. Der vorgesehene Nutzer muss die Rolle „Workbench Notebooks Viewer“ haben.
Vertex AI-Dienste über ein JupyterLab-Notebook verwenden
Verwenden Sie Clientbibliotheken, um über ein JupyterLab-Notebook mit einem Vertex AI-Dienst zu interagieren. Mit Vertex AI-Clientbibliotheken können Sie programmatisch API-Aufrufe an jeden Vertex AI-Dienst in Distributed Cloud senden.
So verwenden Sie einen Vertex AI-Dienst über ein JupyterLab-Notebook:
- Aktivieren Sie die entsprechende Vertex AI API.
- Installieren Sie die entsprechende Vertex AI-Clientbibliothek.
- JupyterLab-Notebook erstellen
- Öffnen Sie das JupyterLab-Notebook und verwenden Sie es, um Code mit den Vertex AI-Clientbibliotheken zu schreiben. Sie können beispielsweise mit der Vertex AI Translation-Clientbibliothek Text übersetzen.
JupyterLab-Instanz löschen
So löschen Sie eine JupyterLab-Instanz:
- Melden Sie sich in der GDC-Konsole an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.
- Suchen Sie das Notebook, das mit der JupyterLab-Instanz verknüpft ist, die Sie löschen möchten.
- Klicken Sie das Kästchen des JupyterLab-Notebooks an.
- Klicken Sie auf Löschen.
- Klicken Sie im Dialogfeld Notebooks löschen auf Löschen.
JupyterLab-Instanz aktualisieren
Nachdem Ihr Infrastruktur-Operator (IO) Distributed Cloud aktualisiert hat, können Sie Ihre JupyterLab-Instanzen aktualisieren.
Führen Sie für jede JupyterLab-Instanz, die Sie aktualisieren möchten, die folgenden Schritte aus:
- Speichern Sie die Dateien aus der JupyterLab-Instanz, die Sie behalten möchten, in einem Storage-Bucket. Weitere Informationen finden Sie unter Speicherobjekte in Projekten hoch- und herunterladen.
- Melden Sie sich nach der Aktualisierung in der GDC Console an und wählen Sie Ihr Projekt aus.
- Neue JupyterLab-Instanz konfigurieren Vertex AI Workbench erstellt eine JupyterLab-Instanz mit einer neuen Version von JupyterLab. Die neue JupyterLab-Instanz enthält beispielsweise Clientbibliotheksupdates von Distributed Cloud.
- Kopieren Sie die Dateien aus dem Storage-Bucket der veralteten JupyterLab-Instanz in die neue JupyterLab-Instanz.
Sie können die vorherige Version Ihrer JupyterLab-Instanz löschen. Weitere Informationen finden Sie unter JupyterLab-Instanz löschen.