Introduzione ai blocchi note gestiti dall'utente

Le istanze di notebook gestite dall'utente di Vertex AI Workbench ti consentono di creare e gestire istanze di macchine virtuali (VM) per il deep learning preconfezionate con JupyterLab.

Le istanze di notebook gestite dall'utente dispongono di una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, tra cui il supporto per i framework di TensorFlow e PyTorch. Puoi configurare istanze solo CPU o con GPU.

Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono protette dall'autenticazione e dall'autorizzazione di Google Cloud e sono disponibili utilizzando un URL dell'istanza di blocchi note gestiti dall'utente. Le istanze dei notebook gestite dall'utente si integrano anche con GitHub e possono essere sincronizzate con un repository GitHub.

Le istanze di notebook gestite dall'utente ti risparmiano la difficoltà di creare e configurare una macchina virtuale per il deep learning fornendo immagini verificate, ottimizzate e testate per il framework scelto.

Software preinstallato

Puoi configurare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente in modo da includere quanto segue:

  • JupyterLab (vedi i dettagli della versione)

  • Python 3, con i pacchetti principali:

    • NumPy
    • sklearn
    • SciPy
    • panda
    • nltk
    • cuscino
    • indicatori-equità per le istanze di notebook gestite dall'utente di TensorFlow 2.3 e 2.4
    • e molti altri

  • R versione 4.x, con i pacchetti principali:

    • xgboost
    • ggplot2
    • accento circonflesso
    • nnet
    • rpy2 (un pacchetto R per accedere a R nei blocchi note Python)
    • randomForest
    • e molti altri

  • Anaconda

  • Pacchetti Nvidia con il driver Nvidia più recente per le istanze abilitate per GPU:

    • CUDA 11.x e 12.x
    • CuDNN 7.x
    • NCCL 2.x

Dettagli della versione JupyterLab

JupyterLab 3.x è preinstallato sulle nuove istanze di notebook gestite dall'utente per impostazione predefinita. Per le istanze create prima della release della VM per il deep learning M80, JupyterLab 1.x era preinstallato.

Per creare una versione precedente di un'istanza di notebook gestiti dall'utente, consulta Creare una versione specifica di un'istanza di notebook gestiti dall'utente.

Controlli di servizio VPC

I Controlli di servizio VPC offrono una maggiore sicurezza per le istanze di notebook gestite dall'utente. Per ulteriori informazioni, consulta la Panoramica dei Controlli di servizio VPC. Per utilizzare i blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un perimetro di servizio, consulta Utilizzare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un perimetro di servizio.

Upgrade

Puoi eseguire l'upgrade del tuo ambiente per utilizzare nuove funzionalità e usufruire di aggiornamenti del framework, dei pacchetti e delle correzioni di bug. Puoi eseguire l'upgrade degli ambienti manualmente o tramite un'impostazione di aggiornamento automatico. Per saperne di più, consulta Eseguire l'upgrade dell'ambiente di un'istanza di blocchi note gestita dall'utente.

Notebook gestiti dall'utente e Dataproc Hub

Dataproc Hub è un server JupyterHub personalizzato. Gli amministratori possono creare istanze Dataproc Hub che possono generare cluster Dataproc per un solo utente per ospitare ambienti di notebook gestiti dagli utenti. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Configurare Dataproc Hub.

Blocchi note gestiti dall'utente e Dataflow

Puoi utilizzare i notebook gestiti dall'utente all'interno di una pipeline, quindi eseguire la pipeline su Dataflow. Per informazioni su come creare un'istanza di notebook gestita dall'utente di Apache Beam che puoi utilizzare con Dataflow, consulta Sviluppare in modo interattivo con i notebook Apache Beam.

Limitazioni

Tieni presente le seguenti limitazioni dei notebook gestiti dall'utente quando pianifichi il tuo progetto:

  • Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono altamente personalizzabili e possono essere ideali per gli utenti che hanno bisogno di un elevato controllo sul proprio ambiente. Pertanto, la configurazione e la gestione delle istanze di notebook gestite dall'utente possono richiedere più tempo rispetto alle istanze di notebook gestite. Le istanze di notebook gestite possono essere più adatte agli utenti che non hanno bisogno di un controllo molto elevato sul proprio ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Introduzione ai notebook gestiti.

  • Le estensioni JupyterLab di terze parti non sono supportate.

  • Il plug-in JupyterLab di Dataproc non è supportato per i blocchi note gestiti dall'utente, ma puoi utilizzarlo nelle istanze di Vertex AI Workbench. Consulta Creare un'istanza con Dataproc.

  • Per le istanze di blocchi note gestite dall'utente di Dataproc Hub, la disattivazione del download dei file dall'interfaccia utente di JupyterLab non è supportata. Le istanze di notebook gestite dall'utente che utilizzano il framework Dataproc Hub consentono il download dei file anche se non selezioni Consenti il download di file dall'interfaccia utente di JupyterLab quando crei l'istanza.

  • Quando utilizzi Access Context Manager e Chrome Enterprise Premium per proteggere le istanze di notebook gestite con controlli di accesso sensibili al contesto, l'accesso viene valutato ogni volta che l'utente si autentica nell'istanza. Ad esempio, l'accesso viene valutato la prima volta che l'utente accede a JupyterLab e ogni volta che accede successivamente se il cookie del browser web è scaduto.

Prezzi

Scopri di più sui prezzi di Vertex AI Workbench.

Passaggi successivi

Per iniziare a utilizzare i blocchi note gestiti dall'utente, crea un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente, apri JupyterLab e prova uno dei sample nella cartella tutorials.

La cartella dei tutorial nel browser di file di JupyterLab.

Quindi installa le dipendenze di cui avrai bisogno per svolgere il tuo lavoro.