Vertex AI Workbench è un ambiente di sviluppo basato su blocchi note JupyterLab disponibile per l'intero flusso di lavoro di data science. Puoi interagire con Vertex AI e i relativi servizi su Google Distributed Cloud (GDC) isolato da un notebook di un'istanza JupyterLab fornita da Vertex AI Workbench.
Le integrazioni e le funzionalità di Vertex AI Workbench semplificano l'accesso ai dati di machine learning, la condivisione e l'elaborazione dei dati, l'interazione con i servizi Vertex AI utilizzando il linguaggio di programmazione Python e altro ancora.
Ad esempio, Vertex AI Workbench ti consente di:
- Accedi ed esplora i dati di machine learning da un notebook JupyterLab.
- Condividi il notebook JupyterLab con altri utenti del tuo progetto.
- Importa le librerie client di Vertex AI per semplificare l'accesso alle API a livello di programmazione.
- Interagisci con i servizi Vertex AI, autentica le richieste API e utilizza le funzionalità di Vertex AI dagli script Python.
- Crea un backup e ripristina i dati dell'istanza JupyterLab.
- Utilizza un ambiente di sviluppo integrato (IDE) per utilizzare le integrazioni integrate dei notebook JupyterLab.
- Configura un ambiente di produzione end-to-end basato su notebook.
Istanze JupyterLab
Vertex AI Workbench offre istanze JupyterLab con integrazioni integrate che ti aiutano a configurare un ambiente di produzione end-to-end basato su blocchi note. Le istanze JupyterLab combinano integrazioni orientate al flusso di lavoro di un'istanza gestita con la personalizzazione e il controllo necessari per l'ambiente.
Vertex AI Workbench include tipi di istanza preinstallati con JupyterLab e una suite di pacchetti di deep learning, incluso il supporto per i framework TensorFlow e PyTorch. A seconda delle tue esigenze, puoi scegliere tra istanze solo CPU o con GPU abilitata.
Puoi selezionare un'immagine Docker e un cluster per l'ambiente dell'istanza JupyterLab. Docker ti consente di creare un ambiente JupyterLab personalizzato e di incorporarlo in un'immagine. Questa immagine garantisce coerenza e riproducibilità in diversi deployment, inclusi tutti i pacchetti e gli strumenti necessari. Puoi condividere questo ambiente personalizzato con altri o utilizzarlo come base per lo sviluppo futuro.
Le istanze JupyterLab sono protette da autenticazione e autorizzazione.