Vertex AI Workbench è un unico ambiente di sviluppo per l'intero flusso di lavoro di data science. Per configurare un ambiente di produzione end-to-end basato su notebook, crea istanze JupyterLab con integrazioni integrate. Se non hai mai utilizzato Vertex AI, scopri di più su Vertex AI Workbench.
Questa pagina descrive il processo di gestione dei blocchi note JupyterLab in Vertex AI Workbench, inclusa la creazione e la condivisione dei blocchi note e l'utilizzo dei blocchi note per interagire con i servizi Vertex AI. Questa pagina mostra anche come eliminare e aggiornare le istanze JupyterLab che ospitano i tuoi blocchi note.
Per informazioni sul backup e sul ripristino dei dati, vedi Creare un backup e ripristinare i dati del blocco note.
Prima di iniziare
Prima di utilizzare Vertex AI Workbench per gestire i notebook, devi avere un progetto pronto per eseguire i servizi Vertex AI. Per saperne di più, consulta la sezione Configura un progetto per Vertex AI.
Per ottenere le autorizzazioni necessarie per gestire le risorse dei blocchi note all'interno di uno spazio dei nomi del progetto, chiedi all'amministratore IAM del progetto di concederti uno dei seguenti ruoli:
- Amministratore di Workbench Notebooks (
workbench-notebooks-admin): ottieni l'accesso in lettura e scrittura a tutte le risorse dei blocchi note in un progetto. Devi disporre di questo ruolo per creare notebook JupyterLab. - Visualizzatore di Workbench Notebooks (
workbench-notebooks-viewer): ottieni l'accesso in sola lettura a tutte le risorse dei blocchi note in un progetto. Questo ruolo è necessario per aprire i notebook JupyterLab.
Per saperne di più su questi ruoli, consulta Preparare le autorizzazioni IAM.
Crea un notebook JupyterLab
Questa sezione descrive la configurazione di un'istanza di JupyterLab in Vertex AI Workbench e la creazione di un blocco note JupyterLab nell'istanza.
Dopo aver soddisfatto i prerequisiti, segui questi passaggi per configurare un'istanza JupyterLab e creare un notebook JupyterLab:
- Accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Nel menu di navigazione, fai clic su Vertex AI > Workbench.
- Fai clic su Nuovo blocco note.
Nella pagina Crea notebook, inserisci i valori per i seguenti campi:
- Nome del notebook: inserisci il nome che vuoi dare al tuo notebook JupyterLab. Vertex AI Workbench utilizza il nome che scegli per creare un URL per accedere al notebook.
- Ambiente: seleziona un'immagine Docker per l'istanza JupyterLab. Questa immagine fornisce una base di riferimento per il deployment e i pacchetti di machine learning (ML) tipici.
- Cluster: seleziona un cluster Kubernetes per l'istanza di JupyterLab che soddisfi i tuoi requisiti di utilizzo. Se un cluster Kubernetes non è disponibile, collabora con l'amministratore per aggiungerne uno o più.
- CPU / Memoria: inserisci la quantità di CPU e RAM necessaria per i tuoi workload. Per i carichi di lavoro che richiedono un utilizzo intensivo della CPU, puoi scegliere più di una CPU.
- GPU: seleziona il numero di GPU di cui hai bisogno per la tua istanza JupyterLab. In Distributed Cloud, una GPU è una sezione di GPU multi-istanza (MIG) NVIDIA di una GPU A100 Tensor Core.
- Volume di Workspace: inserisci le dimensioni dello spazio di archiviazione di cui hai bisogno in GB.
Fai clic su Crea.
Vertex AI Workbench configura l'istanza di JupyterLab e crea il notebook JupyterLab. Salva l'URL del notebook per accedervi in futuro.
Dopo aver creato un blocco note JupyterLab in Vertex AI Workbench, apri l'ambiente di sviluppo integrato (IDE) nell'ambiente JupyterLab. Per maggiori informazioni, vedi Aprire un notebook JupyterLab.
Apri un notebook JupyterLab
Inserisci l'URL di un notebook JupyterLab in un browser web per aprirlo. Se non conosci l'URL, segui questi passaggi per aprire il notebook:
- Accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Nel menu di navigazione, fai clic su Vertex AI > Workbench.
- Trova il notebook JupyterLab che vuoi aprire e fai clic su Apri JupyterLab per aprire l'IDE dell'istanza JupyterLab.
- Se ti viene chiesto di autenticarti, segui i passaggi di autenticazione per il tuo provider di identità.
- Nell'istanza JupyterLab, apri il notebook JupyterLab.
Condividi l'URL di un notebook JupyterLab con altri utenti in modo che possano aprirlo anche loro. L'utente previsto deve disporre del ruolo Visualizzatore notebook Workbench.
Utilizzare i servizi Vertex AI da un blocco note JupyterLab
Utilizza le librerie client per interagire con un servizio Vertex AI da un notebook JupyterLab. Le librerie client di Vertex AI ti consentono di effettuare chiamate API a livello di programmazione a qualsiasi servizio Vertex AI su Distributed Cloud.
Per utilizzare un servizio Vertex AI da un notebook JupyterLab, segui questi passaggi:
- Abilita l'API Vertex AI corrispondente.
- Installa la libreria client Vertex AI corrispondente.
- Crea un notebook JupyterLab.
- Apri il notebook JupyterLab e utilizzalo per scrivere codice con le librerie client Vertex AI. Ad esempio, puoi tradurre il testo utilizzando la libreria client Vertex AI Translation.
Elimina un'istanza JupyterLab
Per eliminare un'istanza JupyterLab:
- Accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Nel menu di navigazione, fai clic su Vertex AI > Workbench.
- Trova il notebook associato all'istanza JupyterLab che vuoi eliminare.
- Seleziona la casella di controllo del notebook JupyterLab.
- Fai clic su Elimina.
- Nella finestra di dialogo Elimina blocchi note, fai clic su Elimina.
Aggiorna un'istanza JupyterLab
Dopo che l'operatore dell'infrastruttura (IO) aggiorna Distributed Cloud, puoi aggiornare le istanze JupyterLab.
Segui questi passaggi per ogni istanza JupyterLab che vuoi aggiornare:
- Salva i file dell'istanza JupyterLab che vuoi conservare in un bucket di archiviazione. Per ulteriori informazioni, consulta Caricare e scaricare oggetti di archiviazione nei progetti.
- Dopo l'aggiornamento, accedi alla console GDC e seleziona il tuo progetto.
- Configura una nuova istanza JupyterLab. Vertex AI Workbench crea un'istanza JupyterLab con una nuova versione di JupyterLab. Ad esempio, la nuova istanza JupyterLab contiene aggiornamenti della libreria client di Distributed Cloud.
- Copia i file dal bucket di archiviazione dell'istanza JupyterLab obsoleta nella nuova istanza JupyterLab.
Puoi eliminare la versione precedente dell'istanza JupyterLab. Per saperne di più, consulta Eliminare un'istanza JupyterLab.