Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo único para todo el flujo de trabajo de ciencia de datos. Para configurar un entorno de producción integral basado en cuadernos, crea instancias de JupyterLab con integraciones integradas. Si no conoces Vertex AI, consulta más información sobre Vertex AI Workbench.
En esta página se describe el proceso de gestión de cuadernos de JupyterLab en Vertex AI Workbench, lo que incluye crear y compartir cuadernos, así como usarlos para interactuar con los servicios de Vertex AI. En esta página también se explica cómo eliminar y actualizar las instancias de JupyterLab que alojan tus cuadernos.
Para obtener información sobre cómo crear copias de seguridad y restaurar datos, consulta el artículo Crear una copia de seguridad y restaurar datos de un cuaderno.
Antes de empezar
Antes de usar Vertex AI Workbench para gestionar cuadernos, debes tener un proyecto listo para ejecutar servicios de Vertex AI. Para obtener más información, consulta Configurar un proyecto para Vertex AI.
Para obtener los permisos que necesitas para gestionar los recursos de cuadernos en un espacio de nombres de un proyecto, pide al administrador de gestión de identidades y accesos del proyecto que te conceda uno de los siguientes roles:
- Administrador de notebooks de Workbench (
workbench-notebooks-admin): obtiene acceso de lectura y escritura a todos los recursos de notebooks de un proyecto. Necesitas este rol para crear cuadernos de JupyterLab. - Visor de cuadernos de Workbench (
workbench-notebooks-viewer): obtén acceso de solo lectura a todos los recursos de cuadernos de un proyecto. Necesitas este rol para abrir cuadernos de JupyterLab.
Para obtener más información sobre estos roles, consulta Preparar permisos de gestión de identidades y accesos.
Crear un cuaderno de JupyterLab
En esta sección se describe cómo configurar una instancia de JupyterLab en Vertex AI Workbench y cómo crear un cuaderno de JupyterLab en la instancia.
Una vez que hayas cumplido los requisitos previos, sigue estos pasos para configurar una instancia de JupyterLab y crear un cuaderno de JupyterLab:
- Inicia sesión en la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- En el menú de navegación, haz clic en Vertex AI > Workbench.
- Haz clic en Nuevo cuaderno.
En la página Crear cuaderno, introduce los valores de los siguientes campos:
- Nombre del cuaderno: introduce el nombre que quieras dar a tu cuaderno de JupyterLab. Vertex AI Workbench usa el nombre que elijas para crear una URL con la que acceder a tu cuaderno.
- Entorno: selecciona una imagen de Docker para tu instancia de JupyterLab. Esta imagen proporciona una base para el despliegue y los paquetes de aprendizaje automático (ML) habituales.
- Clúster: selecciona un clúster de Kubernetes para tu instancia de JupyterLab que cumpla tus requisitos de uso. Si no hay ningún clúster de Kubernetes disponible, ponte en contacto con tu administrador para añadir uno o varios.
- CPUs/Memoria: introduce la cantidad de CPUs y RAM que necesitas para tus cargas de trabajo. En el caso de las cargas de trabajo que requieren mucha CPU, puedes elegir más de una CPU.
- GPUs: selecciona el número de GPUs que necesitas para tu instancia de JupyterLab. En Distributed Cloud, una GPU es una porción de GPU multiinstancia (MIG) de NVIDIA de una GPU A100 Tensor Core.
- Volumen de Workspace: introduce el tamaño de almacenamiento que necesites en GB.
Haz clic en Crear.
Vertex AI Workbench configura la instancia de JupyterLab y crea tu cuaderno de JupyterLab. Guarda la URL del cuaderno para acceder a él en el futuro.
Después de crear un cuaderno de JupyterLab en Vertex AI Workbench, abre el entorno de desarrollo integrado (IDE) en el entorno de JupyterLab. Para obtener más información, consulta Abrir un cuaderno de JupyterLab.
Abrir un cuaderno de JupyterLab
Introduce la URL de un cuaderno de JupyterLab en un navegador web para abrirlo. Si no sabes la URL, sigue estos pasos para abrir el cuaderno:
- Inicia sesión en la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- En el menú de navegación, haz clic en Vertex AI > Workbench.
- Busca el cuaderno de JupyterLab que quieras abrir y haz clic en Abrir JupyterLab para abrir el IDE de la instancia de JupyterLab.
- Si se te pide que te autentiques, sigue los pasos de autenticación de tu proveedor de identidad.
- En la instancia de JupyterLab, abre el cuaderno de JupyterLab.
Comparte la URL de un cuaderno de JupyterLab con otros usuarios para que también puedan abrirlo. El usuario en cuestión debe tener el rol Lector de cuadernos de Workbench.
Usar servicios de Vertex AI desde un cuaderno de JupyterLab
Usa bibliotecas de cliente para interactuar con un servicio de Vertex AI desde un cuaderno de JupyterLab. Las bibliotecas de cliente de Vertex AI te permiten hacer llamadas a la API de forma programática a cualquier servicio de Vertex AI en Distributed Cloud.
Sigue estos pasos para usar un servicio de Vertex AI desde un cuaderno de JupyterLab:
- Habilita la API de Vertex AI correspondiente.
- Instala la biblioteca de cliente de Vertex AI correspondiente.
- Crea un cuaderno de JupyterLab.
- Abre el cuaderno de JupyterLab y úsalo para escribir código con las bibliotecas de cliente de Vertex AI. Por ejemplo, puedes traducir texto con la biblioteca de cliente de Vertex AI Translation.
Eliminar una instancia de JupyterLab
.Sigue estos pasos para eliminar una instancia de JupyterLab:
- Inicia sesión en la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- En el menú de navegación, haz clic en Vertex AI > Workbench.
- Busca el cuaderno asociado a la instancia de JupyterLab que quieras eliminar.
- Selecciona la casilla del cuaderno de JupyterLab.
- Haz clic en Eliminar.
- En el cuadro de diálogo Eliminar cuadernos, haz clic en Eliminar.
Actualizar una instancia de JupyterLab
Una vez que el operador de infraestructura (IO) actualice Distributed Cloud, podrás actualizar tus instancias de JupyterLab.
Sigue estos pasos con cada instancia de JupyterLab que quieras actualizar:
- Guarda en un contenedor de almacenamiento los archivos de la instancia de JupyterLab que quieras conservar. Para obtener más información, consulta Subir y descargar objetos de almacenamiento en proyectos.
- Después de la actualización, inicia sesión en la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- Configura una instancia de JupyterLab. Vertex AI Workbench crea una instancia de JupyterLab con una nueva versión de JupyterLab. Por ejemplo, la nueva instancia de JupyterLab contiene actualizaciones de la biblioteca de cliente de Distributed Cloud.
- Copia los archivos del segmento de almacenamiento de la instancia de JupyterLab obsoleta en la nueva instancia de JupyterLab.
Puedes eliminar la versión anterior de tu instancia de JupyterLab. Para obtener más información, consulta Eliminar una instancia de JupyterLab.