Vertex AI Workbench について

Vertex AI Workbench は、データ サイエンス ワークフロー全体で使用できる JupyterLab ノートブック ベースの開発環境です。Vertex AI Workbench が提供する JupyterLab インスタンスのノートブック内から、Google Distributed Cloud（GDC）のエアギャップで Vertex AI とそのサービスを操作できます。

Vertex AI Workbench のインテグレーションと機能を使用すると、ML データへのアクセス、データ共有と処理の高速化、Python プログラミング言語を使用した Vertex AI サービスとのやり取りなどが簡単に行えるようになります。

たとえば、Vertex AI Workbench では次のことができます。

• JupyterLab ノートブックから機械学習データにアクセスして探索する。
• JupyterLab ノートブックをプロジェクトの他のユーザーと共有します。
• Vertex AI クライアント ライブラリをインポートして、API へのプログラムによるアクセスを簡素化します。
• Vertex AI サービスを操作し、API リクエストを認証し、Python スクリプトから Vertex AI 機能を使用します。
• バックアップを作成して JupyterLab インスタンス データを復元する。
• 統合開発環境（IDE）を使用して、JupyterLab ノートブックの組み込み統合を使用します。
• エンドツーエンドのノートブック ベースの本番環境を設定します。

JupyterLab インスタンス

Vertex AI Workbench には、エンドツーエンドのノートブック ベースの本番環境を設定するのに役立つ組み込みの統合機能を備えた JupyterLab インスタンスが用意されています。JupyterLab インスタンスは、マネージド インスタンスのワークフロー指向の統合と、環境に必要なカスタマイズと制御を組み合わせたものです。

Vertex AI Workbench には、JupyterLab とディープ ラーニング パッケージ一式（TensorFlow と PyTorch のフレームワークのサポートを含む）がプリインストールされたインスタンス タイプが含まれています。ニーズに応じて、CPU のみのインスタンスか GPU 対応のインスタンスを選択できます。

JupyterLab インスタンス環境の Docker イメージとクラスタを選択できます。Docker を使用すると、カスタム JupyterLab 環境を作成してイメージにビルドできます。このイメージは、必要なすべてのパッケージとツールを含め、さまざまなデプロイ間で一貫性と再現性を確保します。このカスタマイズされた環境を他のユーザーと共有したり、今後の開発の基盤として使用したりできます。

JupyterLab インスタンスは認証と認可によって保護されます。

次のステップ

• Vertex AI Workbench へのアクセスを制御する。

• JupyterLab ノートブックを管理する。

• バックアップを作成してノートブック データを復元する。