Introdução aos blocos de notas geridos pelo utilizador

As instâncias de blocos de notas geridos pelo utilizador do Vertex AI Workbench permitem-lhe criar e gerir instâncias de máquinas virtuais (VMs) de aprendizagem avançada pré-instaladas com o JupyterLab.

As instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador têm um conjunto pré-instalado de pacotes de aprendizagem profunda, incluindo suporte para as frameworks TensorFlow e PyTorch. Pode configurar instâncias apenas com CPU ou com GPU.

As suas instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador estão protegidas por Google Cloud autenticação e autorização, e estão disponíveis através de um URL de instância de blocos de notas gerida pelo utilizador. As instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador também se integram com o GitHub e podem ser sincronizadas com um repositório do GitHub.

As instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador evitam-lhe a dificuldade de criar e configurar uma máquina virtual de aprendizagem profunda, fornecendo imagens validadas, otimizadas e testadas para a framework escolhida.

Software pré-instalado

Pode configurar uma instância de blocos de notas gerida pelo utilizador para incluir o seguinte:

  • JupyterLab (veja os detalhes da versão)

  • Python 3, com pacotes principais:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • almofada
    • fairness-indicators para o TensorFlow 2.3 e 2.4 instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador
    • muitos outros

  • Versão R 4.x, com pacotes principais:

    • xgboost
    • ggplot2
    • acento circunflexo
    • nnet
    • rpy2 (um pacote R para aceder ao R em blocos de notas Python)
    • randomForest
    • muitos outros

  • Anaconda

  • Pacotes Nvidia com o controlador Nvidia mais recente para instâncias com GPU:

    • CUDA 11.x e 12.x
    • CuDNN 7.x
    • NCCL 2.x

Detalhes da versão do JupyterLab

O JupyterLab 3.x está pré-instalado nas novas instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador por predefinição. Para instâncias criadas antes do lançamento da VM de aprendizagem avançada M80, o JupyterLab 1.x estava pré-instalado.

Para criar uma versão anterior de uma instância de blocos de notas geridos pelo utilizador, consulte o artigo Crie uma versão específica de uma instância de blocos de notas geridos pelo utilizador.

VPC Service Controls

O VPC Service Controls oferece segurança adicional para as suas instâncias de blocos de notas geridos pelo utilizador. Para mais informações, consulte a vista geral dos VPC Service Controls. Para usar notebooks geridos pelo utilizador num perímetro de serviço, consulte o artigo Use uma instância de notebooks geridos pelo utilizador num perímetro de serviço.

Atualizações

Pode atualizar o seu ambiente para usar novas capacidades e beneficiar das atualizações da framework, das atualizações de pacotes e das correções de erros. Pode atualizar os ambientes manualmente ou através de uma definição de atualização automática. Para saber mais, consulte o artigo Atualize o ambiente de uma instância de blocos de notas gerida pelo utilizador.

Notebooks geridos pelo utilizador e Dataproc Hub

O Dataproc Hub é um servidor JupyterHub personalizado. Os administradores podem criar instâncias do Dataproc Hub que podem gerar clusters do Dataproc de utilizador único para alojar ambientes de blocos de notas geridos pelo utilizador. Para mais informações, consulte o artigo Configure o Dataproc Hub.

Notebooks geridos pelo utilizador e Dataflow

Pode usar blocos de notas geridos pelo utilizador num pipeline e, em seguida, executar o pipeline no Dataflow. Para obter informações sobre como criar uma instância de blocos de notas gerida pelo utilizador do Apache Beam que pode usar com o Dataflow, consulte o artigo Desenvolver interativamente com blocos de notas do Apache Beam.

Limitações

Considere as seguintes limitações dos blocos de notas geridos pelo utilizador ao planear o seu projeto:

  • As instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador são altamente personalizáveis e podem ser ideais para utilizadores que precisam de muito controlo sobre o respetivo ambiente. Por conseguinte, as instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador podem exigir mais tempo para configurar e gerir do que as instâncias de blocos de notas geridas. As instâncias de blocos de notas geridas podem ser mais adequadas para utilizadores que não precisam de muito controlo sobre o respetivo ambiente. Para mais informações, consulte o artigo Introdução aos blocos de notas geridos.

  • As extensões do JupyterLab de terceiros não são suportadas.

  • O plug-in do Dataproc JupyterLab não é suportado para blocos de notas geridos pelo utilizador, mas pode usar o plug-in em instâncias do Vertex AI Workbench. Consulte o artigo Crie uma instância com o Dataproc ativado.

  • Para instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador do Dataproc Hub, a desativação da transferência de ficheiros a partir da interface do utilizador do JupyterLab não é suportada. As instâncias de blocos de notas geridas pelo utilizador que usam a framework Dataproc Hub permitem a transferência de ficheiros mesmo que não selecione Ativar a transferência de ficheiros a partir da IU do JupyterLab quando cria a instância.

  • Quando usa o Access Context Manager e o Chrome Enterprise Premium para proteger instâncias de blocos de notas geridas com controlos de acesso sensíveis ao contexto, o acesso é avaliado sempre que o utilizador se autentica na instância. Por exemplo, o acesso é avaliado na primeira vez que o utilizador acede ao JupyterLab e sempre que acede posteriormente, se o cookie do navegador de Internet tiver expirado.

Preços

Saiba mais sobre os preços do Vertex AI Workbench.