Pianifica l'esecuzione di un notebook

Pianifica l'esecuzione di un notebook

Questa pagina mostra come utilizzare l'executor Vertex AI Workbench per eseguire un file notebook Python a intervalli orari.

Prima di iniziare

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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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks and Vertex AI APIs.

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 APIs

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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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.

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Ruoli obbligatori

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per creare un'istanza Vertex AI Workbench e aprire JupyterLab, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

• Notebooks Admin (roles/notebooks.admin)
• Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)

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 e un file di blocco note di esempio

1. Crea un'istanza.

   Nota: se scegli JupyterLab 4 come versione di JupyterLab per l'istanza, l'istanza utilizza Vertex AI Scheduler per pianificare le esecuzioni dei notebook.

2. Apri JupyterLab.

3. Apri un nuovo file notebook.

4. Nella prima cella del file del blocco note, inserisci quanto segue:

   # Import datetime
   import datetime
   
   # Get the time and print it
   datetime.datetime.now()
   print(datetime.datetime.now())

5. Per assicurarti che il file del blocco note venga salvato, seleziona File > Salva blocco note.

Concedi le autorizzazioni al account di servizio dell'istanza

Per assicurarti che il account di servizio della tua istanza disponga delle autorizzazioni necessarie per interagire con l'executor di Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concedere i seguenti ruoli IAM al account di servizio della tua istanza nel progetto:

Importante: devi concedere questi ruoli al account di servizio della tua istanza, non al tuo account utente. La mancata concessione dei ruoli all'entità corretta potrebbe comportare errori di autorizzazione.

• Notebooks Runner (roles/notebooks.runner)
• Storage Admin (roles/storage.admin)

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

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere al account di servizio della tua istanza le autorizzazioni richieste tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Limitazioni

Tieni presente la seguente limitazione quando pianifichi l'esecuzione di un notebook in un'istanza JupyterLab 4:

• Quando pianifichi l'esecuzione di un notebook in JupyterLab 4, Vertex AI Workbench archivia una copia del notebook nel suo stato attuale in Cloud Storage, quindi esegue questa copia del notebook in base alla pianificazione. Se modifichi il notebook originale, devi creare una nuova pianificazione per eseguire la versione aggiornata del notebook.

Pianificare una corsa

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze.

   Vai a Istanze

2. Accanto al nome dell'istanza, fai clic su Apri JupyterLab.

   L'istanza di Vertex AI Workbench apre JupyterLab.

3. Nel browser dei file , fai doppio clic sul file del blocco note di esempio per aprirlo.

4. Fai clic sul pulsante  Esegui.

5. Nella finestra di dialogo Invia notebook a Executor, nel campo Tipo, seleziona Esecuzioni ricorrenti basate sulla pianificazione.

   Per impostazione predefinita, l'executor esegue il file del blocco note ogni ora al minuto 00 dell'ora.

6. In Opzioni avanzate, inserisci un nome per il bucket nel campo Bucket Cloud Storage, quindi fai clic su Crea e seleziona. L'executor archivia l'output del notebook nel bucket Cloud Storage.

7. Fai clic su Invia.

   Il file del notebook viene eseguito automaticamente in base alla pianificazione impostata.

Nota: se la tua istanza viene arrestata, l'executor esegue comunque il file del blocco note in base alla pianificazione.

Al termine delle attività descritte in questo documento, puoi evitare l'addebito di ulteriori costi eliminando le risorse che hai creato. Per saperne di più, consulta Esegui la pulizia.

Visualizzare, condividere e importare un file notebook eseguito

Utilizzando l'interfaccia JupyterLab dell'istanza, puoi visualizzare l'output del notebook, condividere i risultati con altri e importare il file del notebook eseguito in JupyterLab.

Nota: per utilizzare la console Google Cloud per visualizzare e condividere i risultati dell'esecuzione, nella pagina Esecuzioni, fai clic su Visualizza risultato.

Visualizzare i risultati dell'esecuzione

1. Nel menu di navigazione di JupyterLab, fai clic sul pulsante  Esecutore di notebook.

2. Fai clic sulla scheda Esecuzioni.

3. Fai clic su Visualizza risultato in corrispondenza dell'esecuzione che vuoi visualizzare.

   L'executor apre il risultato in una nuova scheda del browser.

Condividere i risultati dell'esecuzione

1. Nell'interfaccia utente di JupyterLab dell'istanza, fai clic sul pulsante  Esecutore di blocchi note nel menu di navigazione.

2. Fai clic sulla scheda Esecuzioni.

3. Accanto all'esecuzione che vuoi condividere, fai clic sul menu opzioni e seleziona Condividi risultato dell'esecuzione.

4. Segui le istruzioni nella finestra di dialogo per concedere agli utenti l'accesso al risultato dell'esecuzione.

Importa il notebook eseguito in JupyterLab

1. Nell'interfaccia utente di JupyterLab dell'istanza, fai clic sul pulsante  Esecutore di blocchi note nel menu di navigazione.

2. Fai clic sulla scheda Esecuzioni.

3. Accanto all'esecuzione che vuoi importare, fai clic sul menu opzioni e seleziona Importa notebook eseguito.

4. Se viene visualizzata la finestra di dialogo Seleziona kernel, seleziona il kernel con cui vuoi aprire il notebook.

   L'executor apre il file del notebook eseguito in JupyterLab e lo archivia nel browser di file di JupyterLab in una cartella denominata imported_notebook_jobs.

Visualizzare o eliminare una pianificazione

Puoi visualizzare ed eliminare le pianificazioni utilizzando la console Google Cloud o l'interfaccia utente JupyterLab della tua istanza.

Visualizzare una pianificazione

Visualizza una pianificazione per vedere le impostazioni di frequenza della pianificazione o per visualizzare i cinque risultati più recenti dell'esecuzione del file del notebook.

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Pianificazioni.

   Vai a Pianificazioni

2. Per la pianificazione che vuoi visualizzare, fai clic sul nome della pianificazione.

   Nella pagina Dettagli pianificazione, puoi visualizzare le ultime cinque esecuzioni della pianificazione.

3. Accanto al nome di un'esecuzione, fai clic su Visualizza risultato per aprire il file del notebook eseguito.

   L'executor apre il risultato in una nuova scheda del browser.

JupyterLab

1. Nell'interfaccia utente di JupyterLab dell'istanza, fai clic sul pulsante  Esecutore di blocchi note nel menu di navigazione.

2. Fai clic sulla scheda Pianificazioni.

3. Sotto l'esecuzione che vuoi visualizzare, fai clic su Visualizza l'ultimo risultato dell'esecuzione.

   L'executor apre il risultato in una nuova scheda del browser.

Elimina una pianificazione

L'eliminazione di una pianificazione non comporta l'eliminazione delle esecuzioni generate da quella pianificazione.

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Pianificazioni.

   Vai a Pianificazioni

2. Seleziona la programmazione che vuoi eliminare.

3. Fai clic su  Elimina

JupyterLab

1. Nell'interfaccia utente di JupyterLab dell'istanza, fai clic sul pulsante  Esecutore di blocchi note nel menu di navigazione.

2. Fai clic sulla scheda Pianificazioni.

3. Fai clic sul nome della programmazione. Viene visualizzata la pagina Dettagli pianificazione per la pianificazione in questione nella console Google Cloud .

4. Fai clic su  Elimina

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

Elimina l'istanza

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze.

   Vai a Istanze

2. Seleziona l'istanza che vuoi eliminare.

3. Fai clic su  Elimina

Elimina il progetto

Se hai utilizzato risorse al di fuori dell'istanza Vertex AI Workbench, ad esempio il bucket Cloud Storage necessario per creare una pianificazione, ti consigliamo di eliminare il progetto per evitare addebiti aggiuntivi.

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per, le attività descritte in questo documento, eliminerai anche tutto il lavoro che hai svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Gestisci risorse.

   Vai a Gestisci risorse

2. Nell'elenco dei progetti, seleziona quello che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Passaggi successivi

Per vedere un esempio di come programmare l'esecuzione di un notebook nell'ambito di un flusso di lavoro più completo, esegui il notebook "Train a multi-class classification model for ads-targeting" (Addestra un modello di classificazione multiclasse per il targeting degli annunci) in uno dei seguenti ambienti:

Apri in Colab | Apri in Colab Enterprise | Apri in Vertex AI Workbench | Visualizza su GitHub