Vertex AI Workbench は、データ サイエンス ワークフロー全体に対応する単一の開発環境です。ノートブック ベースのエンドツーエンド本番環境を設定するには、組み込みのインテグレーションを使用して JupyterLab インスタンスを作成します。Vertex AI を初めて使用する場合は、Vertex AI Workbench の詳細をご覧ください。
このページでは、Vertex AI Workbench で JupyterLab ノートブックを管理するプロセスについて説明します。これには、ノートブックの作成と共有、ノートブックを使用して Vertex AI サービスを操作する方法が含まれます。このページでは、ノートブックをホストする JupyterLab インスタンスを削除して更新する方法についても説明します。
データのバックアップと復元については、バックアップを作成してノートブック データを復元するをご覧ください。
始める前に
Vertex AI Workbench を使用してノートブックを管理する前に、Vertex AI サービスを実行する準備が整ったプロジェクトが必要です。詳細については、Vertex AI 用にプロジェクトを設定するをご覧ください。
プロジェクト Namespace 内でノートブック リソースを管理するために必要な権限を取得するには、プロジェクト IAM 管理者に次のいずれかのロールの付与を依頼してください。
- Workbench Notebooks 管理者（
workbench-notebooks-admin）: プロジェクト内のすべてのノートブック リソースに対する読み取り / 書き込みアクセス権を取得します。このロールは、JupyterLab ノートブックを作成する場合に必要です。 - Workbench Notebooks 閲覧者（
workbench-notebooks-viewer）: プロジェクト内のすべてのノートブック リソースへの読み取り専用アクセス権を取得します。JupyterLab ノートブックを開くには、このロールが必要です。
これらのロールの詳細については、IAM 権限を準備するをご覧ください。
JupyterLab ノートブックを作成する
このセクションでは、Vertex AI Workbench で JupyterLab インスタンスを構成し、インスタンスに JupyterLab ノートブックを作成する方法について説明します。
前提条件を満たしたら、次の手順に沿って JupyterLab インスタンスを構成し、JupyterLab ノートブックを作成します。
- GDC コンソールにログインして、プロジェクトを選択します。
- ナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。
- [新しいノートブック] をクリックします。
[ノートブックの作成] ページで、次のフィールドに値を入力します。
- ノートブック名: JupyterLab ノートブックに付ける名前を入力します。Vertex AI Workbench は、選択した名前を使用して、ノートブックにアクセスするための URL を作成します。
- 環境: JupyterLab インスタンスの Docker イメージを選択します。このイメージは、デプロイと一般的な ML（機械学習）パッケージのベースラインを提供します。
- クラスタ: 使用要件を満たす JupyterLab インスタンスの Kubernetes クラスタを選択します。Kubernetes クラスタが使用できない場合は、管理者と協力して 1 つ以上のクラスタを追加します。
- CPU / メモリ: ワークロードに必要な CPU と RAM の量を入力します。CPU 使用率の高いワークロードの場合は、複数の CPU を選択できます。
- GPU: JupyterLab インスタンスに必要な GPU の数を選択します。Distributed Cloud では、GPU は A100 Tensor Core GPU の 1 つの NVIDIA マルチインスタンス GPU（MIG）スライスです。
- Workspace ボリューム: 必要なストレージ サイズを GB 単位で入力します。
[作成] をクリックします。
Vertex AI Workbench は JupyterLab インスタンスを構成し、JupyterLab ノートブックを作成します。後でアクセスできるように、ノートブックの URL を保存します。
Vertex AI Workbench で JupyterLab ノートブックを作成したら、JupyterLab 環境で統合開発環境（IDE）を開きます。詳細については、JupyterLab ノートブックを開くをご覧ください。
JupyterLab ノートブックを開く
ウェブブラウザに JupyterLab ノートブックの URL を入力して開きます。URL がわからない場合は、次の手順でノートブックを開きます。
- GDC コンソールにログインして、プロジェクトを選択します。
- ナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。
- 開く JupyterLab ノートブックを見つけて、[JupyterLab を開く] をクリックして JupyterLab インスタンス IDE を開きます。
- 認証を求めるメッセージが表示されたら、ID プロバイダの認証手順に沿って操作します。
- JupyterLab インスタンスで、JupyterLab ノートブックを開きます。
他のユーザーも開けるように、JupyterLab ノートブックの URL を他のユーザーと共有します。対象ユーザーには、Workbench Notebooks 閲覧者のロールが必要です。
JupyterLab ノートブックから Vertex AI サービスを使用する
クライアント ライブラリを使用して、JupyterLab ノートブックから Vertex AI サービスを操作します。Vertex AI クライアント ライブラリを使用すると、Distributed Cloud 上の任意の Vertex AI サービスに対して API 呼び出しをプログラムで行うことができます。
JupyterLab ノートブックから Vertex AI サービスを使用する手順は次のとおりです。
- 対応する Vertex AI API を有効にします。
- 対応する Vertex AI クライアント ライブラリをインストールします。
- JupyterLab ノートブックを作成します。
- JupyterLab ノートブックを開き、Vertex AI クライアント ライブラリを使用してコードを作成します。たとえば、Vertex AI Translation クライアント ライブラリを使用してテキストを翻訳できます。
JupyterLab インスタンスを削除する
JupyterLab インスタンスを削除する手順は次のとおりです。
- GDC コンソールにログインして、プロジェクトを選択します。
- ナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。
- 削除する JupyterLab インスタンスに関連付けられているノートブックを見つけます。
- JupyterLab ノートブックのチェックボックスをオンにします。
- [削除] をクリックします。
- [ノートブックを削除] ダイアログで、[削除] をクリックします。
JupyterLab インスタンスを更新する
インフラストラクチャ オペレーター（IO）が Distributed Cloud を更新したら、JupyterLab インスタンスを更新できます。
更新する JupyterLab インスタンスごとに、次の操作を行います。
- 保持する JupyterLab インスタンスのファイルをストレージ バケットに保存します。詳細については、プロジェクトでストレージ オブジェクトをアップロードしてダウンロードするをご覧ください。
- 更新後、GDC コンソールにログインしてプロジェクトを選択します。
- 新しい JupyterLab インスタンスを構成します。Vertex AI Workbench は、新しいバージョンの JupyterLab を使用して JupyterLab インスタンスを作成します。たとえば、新しい JupyterLab インスタンスには、Distributed Cloud のクライアント ライブラリの更新が含まれています。
- 古い JupyterLab インスタンスのストレージ バケットから新しい JupyterLab インスタンスにファイルをコピーします。
以前のバージョンの JupyterLab インスタンスは削除できます。詳細については、JupyterLab インスタンスを削除するをご覧ください。