Programar la ejecución de un cuaderno

En esta página se muestra cómo usar el ejecutor de Vertex AI Workbench para ejecutar un archivo de cuaderno de Python cada hora.

Antes de empezar

  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.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Notebooks and Vertex AI APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

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

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Notebooks and Vertex AI APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

    8.

    Roles obligatorios

    Para asegurarte de que la cuenta de servicio de tu instancia tiene los permisos necesarios para interactuar con el ejecutor de Vertex AI Workbench, pide a tu administrador que conceda a la cuenta de servicio de tu instancia los siguientes roles de gestión de identidades y accesos en el proyecto:

    Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

    Es posible que tu administrador también pueda conceder a la cuenta de servicio de tu instancia los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

    Crear una instancia y un archivo de cuaderno de ejemplo

    1. Crea una instancia.

    2. Abre JupyterLab.

    3. Abre un archivo de cuaderno nuevo.

    4. En la primera celda del archivo del cuaderno, introduce lo siguiente:

      # Import datetime
import datetime

# Get the time and print it
datetime.datetime.now()
print(datetime.datetime.now())

    5. Para asegurarte de que el archivo del cuaderno se guarda, selecciona Archivo > Guardar cuaderno.

    Programar una ejecución

    1. En la consola, ve a la página Instancias. Google Cloud

      Ir a Instancias

    2. Junto al nombre de la instancia, haz clic en Abrir JupyterLab.

      Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.

    3. En el  Explorador de archivos, haz doble clic en el archivo de ejemplo del cuaderno para abrirlo.

    4. Haz clic en el botón  Ejecutar.

    5. En el cuadro de diálogo Enviar cuadernos a Executor, en el campo Tipo, seleccione Ejecuciones periódicas basadas en una programación.

      De forma predeterminada, el ejecutor ejecuta tu archivo de cuaderno cada hora a los 00 minutos de la hora.

    6. En Opciones avanzadas, introduce un nombre para tu segmento en el campo Segmento de Cloud Storage y, a continuación, haz clic en Crear y seleccionar. El ejecutor almacena la salida del cuaderno en el segmento de Cloud Storage.

    7. Haz clic en Enviar.

      El archivo del cuaderno se ejecuta automáticamente según la programación que hayas definido.

    Cuando termines las tareas que se describen en este documento, puedes evitar que se te siga facturando eliminando los recursos que has creado. Para obtener más información, consulta la sección Limpiar.

    Ver, compartir e importar un archivo de cuaderno ejecutado

    Si usas la interfaz JupyterLab de tu instancia, puedes ver el resultado del cuaderno, compartir los resultados con otros usuarios e importar el archivo del cuaderno ejecutado en JupyterLab.

    Ver los resultados de la ejecución

    1. En el menú de navegación de JupyterLab, haz clic en el botón  Ejecutor de cuaderno.

    2. Haz clic en la pestaña Ejecuciones.

    3. En la ejecución que quieras ver, haz clic en Ver resultado.

      El ejecutor abre el resultado en una nueva pestaña del navegador.

    Compartir los resultados de la ejecución

    1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón  Ejecutor de cuaderno.

    2. Haz clic en la pestaña Ejecuciones.

    3. Junto a la ejecución que quieras compartir, haz clic en el menú de opciones y selecciona Compartir resultado de la ejecución.

    4. Sigue las instrucciones del cuadro de diálogo para conceder acceso a los usuarios al resultado de la ejecución.

    Importar el cuaderno ejecutado en JupyterLab

    1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón  Ejecutor de cuaderno.

    2. Haz clic en la pestaña Ejecuciones.

    3. Junto a la ejecución que quieras importar, haz clic en el menú de opciones y selecciona Importar cuaderno ejecutado.

    4. Si aparece el cuadro de diálogo Seleccionar kernel, selecciona el kernel con el que quieras abrir el cuaderno.

      El ejecutor abre el archivo de cuaderno ejecutado en JupyterLab y lo almacena en el explorador de archivos de JupyterLab, en una carpeta llamada imported_notebook_jobs.

    Ver o eliminar una programación

    Puedes ver y eliminar programaciones mediante la Google Cloud consola o la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia.

    Ver una programación

    Consulta una programación para ver los ajustes de frecuencia de la programación o los cinco resultados más recientes de la ejecución del archivo de cuaderno.

    Consola

    1. En la Google Cloud consola, ve a la página Programaciones.

      Ir a Horarios

    2. En la programación que quieras ver, haz clic en su nombre.

      En la página Detalles de la programación, puedes ver las cinco últimas ejecuciones de la programación.

    3. Junto al nombre de una ejecución, haz clic en Ver resultado para abrir el archivo de cuaderno ejecutado.

      El ejecutor abre el resultado en una nueva pestaña del navegador.

    JupyterLab

    1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón  Ejecutor de cuaderno.

    2. Haz clic en la pestaña Programaciones.

    3. En la ejecución que quieras ver, haz clic en Ver el resultado de la última ejecución.

      El ejecutor abre el resultado en una nueva pestaña del navegador.

    Eliminar una programación

    Al eliminar una programación, no se eliminan las ejecuciones que se hayan generado a partir de ella.

    Consola

    1. En la Google Cloud consola, ve a la página Programaciones.

      Ir a Horarios

    2. Selecciona la programación que quieras eliminar.

    3. Haz clic en  Eliminar.

    JupyterLab

    1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón  Ejecutor de cuaderno.

    2. Haz clic en la pestaña Programaciones.

    3. Haz clic en el nombre de la programación. Se abrirá la página Detalles de la programación de esa programación en la Google Cloud consola.

    4. Haz clic en  Eliminar.

    Limpieza

    Para evitar que se apliquen cargos en tu cuenta de Google Cloud por los recursos utilizados en esta página, sigue estos pasos.

    Eliminar la instancia

    1. En la consola, ve a la página Instancias. Google Cloud

      Ir a Instancias

    2. Selecciona la instancia que quieras eliminar.

    3. Haz clic en  Eliminar.

    Eliminar el proyecto

    Si has usado recursos fuera de tu instancia de Vertex AI Workbench, como el segmento de Cloud Storage necesario para crear una programación, puede que te interese eliminar tu proyecto para evitar que se te cobren cargos adicionales.

    1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

      Go to Manage resources

    2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
    3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

    Siguientes pasos