Accedere ai bucket e ai file Cloud Storage in JupyterLab

Questa pagina mostra come montare un bucket Cloud Storage sull'interfaccia JupyterLab dell'istanza Vertex AI Workbench in modo da poter sfogliare i file archiviati in Cloud Storage. Puoi anche aprire e modificare file compatibili con JupyterLab, come file di testo e notebook (IPYNB).

Panoramica

Le istanze Vertex AI Workbench includono un'integrazione di Cloud Storage che ti consente di montare un bucket Cloud Storage. Ciò significa che puoi sfogliare i contenuti del bucket e lavorare con i file compatibili dall'interfaccia JupyterLab.

Puoi accedere a qualsiasi bucket e file Cloud Storage a cui la tua istanza ha accesso all'interno dello stesso progetto della tua istanza Vertex AI Workbench.

Prima di iniziare

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Notebooks API.

    Enable the API

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Notebooks API.

    Enable the API

    8.

    Ruoli obbligatori

    Per ottenere le autorizzazioni necessarie per montare un bucket Cloud Storage su un'istanza Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nel progetto:

    Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

    Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

    Autorizzazione richiesta per abilitare il montaggio dello spazio di archiviazione condiviso

    Per abilitare il montaggio dell'archiviazione condivisa nell'istanza di Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concedere alaccount di servizioe account dell'istanza di Vertex AI Workbench l'autorizzazione storage.buckets.list per il progetto.

    L'autorizzazione storage.buckets.list è necessaria per visualizzare il pulsante Monta spazio di archiviazione condiviso nell'interfaccia JupyterLab dell'istanza Vertex AI Workbench.

    Crea un bucket e un'istanza di Vertex AI Workbench

    Devi avere accesso ad almeno un bucket Cloud Storage nello stesso progetto dell'istanza Vertex AI Workbench.
    1. Se devi creare un bucket Cloud Storage, consulta Creare un bucket.
    2. Se non l'hai ancora fatto, crea un'istanza di Vertex AI Workbench nello stesso progetto del tuo bucket Cloud Storage.

    Apri JupyterLab

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Istanze.

      Vai a Istanze

    2. Accanto al nome dell'istanza di Vertex AI Workbench, fai clic su Apri JupyterLab.

      L'istanza di Vertex AI Workbench apre JupyterLab.

    Monta il bucket Cloud Storage

    Per montare e poi accedere a un bucket Cloud Storage:

    1. In JupyterLab, assicurati che sia selezionata la scheda  Esplora file.

    2. Nella barra laterale sinistra, fai clic sul pulsante  Monta spazio di archiviazione condiviso. Se non vedi il pulsante, trascina il lato destro della barra laterale per espanderla finché non vedi il pulsante.

      Il pulsante Monta spazio di archiviazione condiviso nell'angolo in alto a destra della barra laterale sinistra

    3. Nel campo Nome bucket, inserisci il nome del bucket Cloud Storage che vuoi montare.

    4. Fai clic su Monta.

    5. Il bucket Cloud Storage viene visualizzato come cartella nella scheda Browser dei file della barra laterale sinistra. Fai doppio clic sulla cartella per aprirla e sfogliare i contenuti.

    Risoluzione dei problemi

    Per trovare metodi per diagnosticare e risolvere i problemi relativi al montaggio di un bucket Cloud Storage nell'istanza, consulta Risoluzione dei problemi di Vertex AI Workbench.

    Passaggi successivi