Utilizzo di TensorFlow Enterprise con un'istanza di Notebooks gestiti dall'utente

Questa pagina fornisce una breve panoramica delle istanze di notebook gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench e descrive come iniziare a utilizzare TensorFlow Enterprise in un'istanza di notebook gestiti dall'utente.

In questo esempio, crei un'istanza di notebook gestiti dall'utente di TensorFlow Enterprise, apri un notebook JupyterLab ed esegui un tutorial di classificazione sull'utilizzo delle reti neurali con Keras.

Panoramica delle istanze di notebook gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench

Le istanze di notebook gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench ti consentono di creare e gestire istanze di macchine virtuali (VM) di deep learning preconfigurate con JupyterLab.

Le istanze di notebook gestiti dall'utente hanno una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, tra cui il supporto per i framework di TensorFlow e PyTorch. Puoi configurare istanze solo CPU o abilitate per GPU.

Le istanze di notebook gestiti dall'utente sono protette da Google Cloud autenticazione e autorizzazione e sono disponibili tramite un URL dell'istanza di notebook gestiti dall'utente. Le istanze di notebook gestiti dall'utente si integrano anche con GitHub e possono essere sincronizzate con un repository GitHub.

Prima di iniziare

Prima di poter creare un'istanza di notebook gestiti dall'utente, devi avere un Google Cloud progetto e abilitare l'API Notebooks per quel progetto.
  1. Accedi al tuo Google Cloud account. Se non hai mai utilizzato Google Cloud, crea un account per valutare il rendimento dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Notebooks API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Notebooks API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.

Ruoli obbligatori

Se hai creato il progetto, disponi del ruolo IAM Proprietario (roles/owner) per il progetto, che include tutte le autorizzazioni richieste. Salta questa sezione e inizia a creare l'istanza di notebook gestiti dall'utente. Se non hai creato tu il progetto, continua in questa sezione.

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per creare un'istanza di notebook gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM per il progetto:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Crea un'istanza di notebook gestiti dall'utente

Per creare un'istanza di notebook gestiti dall'utente predefinita di TensorFlow Enterprise 2.13, completa i seguenti passaggi.

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Notebook gestiti dall'utente.

    Vai a Notebook gestiti dall'utente

  2. Fai clic su  Crea nuovo.

  3. In Ambiente, seleziona TensorFlow Enterprise 2.13.

  4. Se vuoi includere una GPU, devi selezionare l'opzione Collega 1 GPU NVIDIA T4. Se necessario, puoi modificare il numero di GPU in un secondo momento. Per informazioni sulla modifica del numero di GPU, consulta Modificare il tipo di macchina e configurare le GPU di un'istanza di notebook gestiti dall'utente.

  5. Fai clic su Crea.

  6. Vertex AI Workbench avvia automaticamente l'istanza. Quando l'istanza è pronta per l'uso, Vertex AI Workbench attiva un link Apri JupyterLab.

Apri il notebook

Per aprire un'istanza di notebook gestiti dall'utente, completa i seguenti passaggi:

  1. Nella Google Cloud console, fai clic su Apri JupyterLab accanto al nome dell'istanza di notebook gestiti dall'utente.

  2. L'istanza di notebook gestiti dall'utente apre JupyterLab.

Esegui un tutorial di classificazione nell'istanza del notebook

Completa questi passaggi per provare il nuovo notebook eseguendo un tutorial di classificazione:

  1. Nella cartella File Browser di JupyterLab , fai doppio clic sulla cartella tutorials per aprirla, quindi vai a tutorials/keras/basic_classification.ipynb e aprila.

  2. Per eseguire le celle del tutorial, fai clic sul pulsante  Esegui.

Passaggi successivi