Vertex AI Workbench es un único entorno de desarrollo para todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos. Para configurar un entorno de producción de extremo a extremo basado en notebooks, crea instancias de JupyterLab con integraciones integradas. Si no conoces Vertex AI, obtén más información sobre Vertex AI Workbench.
En esta página, se describe el proceso de administración de notebooks de JupyterLab en Vertex AI Workbench, incluida la creación y el uso compartido de notebooks, y el uso de notebooks para interactuar con los servicios de Vertex AI. En esta página, también se muestra cómo borrar y actualizar las instancias de JupyterLab que alojan tus notebooks.
Para obtener información sobre cómo crear copias de seguridad y restablecer datos, consulta Crea una copia de seguridad y restablece los datos de un notebook.
Antes de comenzar
Antes de usar Vertex AI Workbench para administrar notebooks, debes tener un proyecto listo para ejecutar los servicios de Vertex AI. Para obtener más información, consulta Cómo configurar un proyecto para Vertex AI.
Para obtener los permisos que necesitas para administrar recursos de notebooks dentro de un espacio de nombres del proyecto, pídele al administrador de IAM del proyecto que te otorgue uno de los siguientes roles:
- Administrador de Notebooks de Workbench (
workbench-notebooks-admin): Obtén acceso de lectura y escritura a todos los recursos de notebooks en un proyecto. Necesitas este rol para crear notebooks de JupyterLab. - Visualizador de Notebooks de Workbench (
workbench-notebooks-viewer): Obtén acceso de solo lectura a todos los recursos de notebooks en un proyecto. Necesitas este rol para abrir notebooks de JupyterLab.
Para obtener más información sobre estos roles, consulta Prepara los permisos de IAM.
Crea un notebook de JupyterLab
En esta sección, se describe cómo configurar una instancia de JupyterLab en Vertex AI Workbench y crear un notebook de JupyterLab en la instancia.
Después de cumplir con los requisitos previos, sigue estos pasos para configurar una instancia de JupyterLab y crear un notebook de JupyterLab:
- Accede a la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- En el menú de navegación, haz clic en Vertex AI > Workbench.
- Haz clic en Notebook nuevo.
En la página Crear notebook, ingresa valores para los siguientes campos:
- Nombre del notebook: Ingresa el nombre que deseas asignarle a tu notebook de JupyterLab. Vertex AI Workbench usa el nombre que elijas para crear una URL para acceder a tu notebook.
- Entorno: Selecciona una imagen de Docker para tu instancia de JupyterLab. Esta imagen proporciona una referencia para la implementación y los paquetes típicos de aprendizaje automático (AA).
- Clúster: Selecciona un clúster de Kubernetes para tu instancia de JupyterLab que cumpla con tus requisitos de uso. Si no hay un clúster de Kubernetes disponible, trabaja con tu administrador para agregar uno o más clústeres.
- CPU / memoria: Ingresa la cantidad de CPU y RAM que necesitas para tus cargas de trabajo. Para cargas de trabajo con uso intensivo de CPU, puedes elegir más de una CPU.
- GPUs: Selecciona la cantidad de GPUs que necesitas para tu instancia de JupyterLab. En Distributed Cloud, una GPU es un segmento de GPU de instancias múltiples (MIG) de NVIDIA de una GPU A100 Tensor Core.
- Volumen de Workspace: Ingresa el tamaño de almacenamiento que necesitas en GB.
Haz clic en Crear.
Vertex AI Workbench configura la instancia de JupyterLab y crea tu notebook de JupyterLab. Guarda la URL del notebook para acceder a él en el futuro.
Después de crear un notebook de JupyterLab en Vertex AI Workbench, abre el entorno de desarrollo integrado (IDE) en el entorno de JupyterLab. Para obtener más información, consulta Abre un notebook de JupyterLab.
Abre un notebook de JupyterLab
Ingresa la URL de un notebook de JupyterLab en un navegador web para abrirlo. Si no conoces la URL, sigue estos pasos para abrir el notebook:
- Accede a la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- En el menú de navegación, haz clic en Vertex AI > Workbench.
- Busca el notebook de JupyterLab que deseas abrir y haz clic en Abrir JupyterLab para abrir el IDE de la instancia de JupyterLab.
- Si se te solicita que te autentiques, sigue los pasos de autenticación de tu proveedor de identidad.
- En la instancia de JupyterLab, abre el notebook de JupyterLab.
Comparte la URL de un notebook de JupyterLab con otros usuarios para que también puedan abrirlo. El usuario previsto debe tener el rol de Visualizador de Notebooks de Workbench.
Usa los servicios de Vertex AI desde un notebook de JupyterLab
Usa bibliotecas cliente para interactuar con un servicio de Vertex AI desde un notebook de JupyterLab. Las bibliotecas cliente de Vertex AI te permiten realizar 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 notebook de JupyterLab:
- Habilita la API de Vertex AI correspondiente.
- Instala la biblioteca cliente de Vertex AI correspondiente.
- Crea un notebook de JupyterLab.
- Abre el notebook de JupyterLab y úsalo para escribir código con las bibliotecas cliente de Vertex AI. Por ejemplo, puedes traducir texto con la biblioteca cliente de Vertex AI Translation.
Borra una instancia de JupyterLab
Sigue estos pasos para borrar una instancia de JupyterLab:
- Accede a la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- En el menú de navegación, haz clic en Vertex AI > Workbench.
- Busca el notebook asociado con la instancia de JupyterLab que quieres borrar.
- Selecciona la casilla de verificación del notebook de JupyterLab.
- Haz clic en Borrar.
- En el diálogo Borrar notebooks, haz clic en Borrar.
Actualiza una instancia de JupyterLab
Después de que el operador de infraestructura (IO) actualice Distributed Cloud, podrás actualizar tus instancias de JupyterLab.
Sigue estos pasos para cada instancia de JupyterLab que quieras actualizar:
- Guarda los archivos de la instancia de JupyterLab que deseas conservar en un bucket de almacenamiento. Para obtener más información, consulta Cómo subir y descargar objetos de almacenamiento en proyectos.
- Después de la actualización, accede a la consola de GDC y selecciona tu proyecto.
- Configura una nueva 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 cliente de Distributed Cloud.
- Copia los archivos del bucket de almacenamiento de la instancia de JupyterLab desactualizada a la instancia nueva de JupyterLab.
Puedes borrar la versión anterior de tu instancia de JupyterLab. Para obtener más información, consulta Borra una instancia de JupyterLab.