Verwenden Sie die folgenden Methoden, um Daten und Dateien von einer nutzerverwalteten Notebookinstanz zu einer anderen Instanz zu migrieren:
GitHub verwenden: Kopieren Sie Ihre Daten und Dateien mithilfe der Git-Erweiterung für JupyterLab in ein GitHub-Repository.
Weitere Informationen finden Sie unter Notebook auf GitHub speichern.
Cloud Storage und das Terminal verwenden: Kopieren Sie Ihre Daten und Dateien in Cloud Storage und dann über das Terminal in eine andere Instanz.
Cloud Storage in JupyterLab-Notebooks verwenden: Kopieren Sie Ihre Daten und Dateien in Cloud Storage und dann in eine andere Instanz. Führen Sie dazu Befehle in den Notebookzellen der jeweiligen Instanz aus.
In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie Daten und Dateien mithilfe von Cloud Storage und dem Terminal migrieren.
Voraussetzungen
Sie müssen Terminalzugriff auf Ihre vom Nutzer verwaltete Notebookinstanz haben.
Der Terminalzugriff wird beim Erstellen einer Instanz manuell festgelegt. Die Einstellung für den Terminalzugriff kann nach dem Erstellen der Instanz nicht mehr geändert werden.
Daten zu einer neuen nutzerverwalteten Notebookinstanz migrieren
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Daten und Dateien mithilfe von Cloud Storage und dem Terminal in eine neue nutzerverwaltete Notebookinstanz zu migrieren.
Wählen Sie auf der JupyterLab-Benutzeroberfläche Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz Datei > Neu > Terminal aus, um ein Terminalfenster zu öffnen.
Alternativ können Sie mit SSH eine Verbindung zum Terminal der Instanz herstellen.
Verwenden Sie die gcloud CLI, um Ihre Nutzerdaten in einen Cloud Storage-Bucket zu kopieren. Mit dem folgenden Beispielbefehl werden alle Dateien aus dem Verzeichnis /home/jupyter/ Ihrer Instanz in ein Verzeichnis in einem Cloud Storage-Bucket kopiert.
Wählen Sie auf der JupyterLab-Benutzeroberfläche Ihrer neuen nutzerverwalteten Notebookinstanz Datei >Neu > Terminal aus, um ein Terminalfenster zu öffnen.
Verwenden Sie die gcloud CLI, um Ihre Daten auf der neuen Instanz wiederherzustellen.
Mit dem folgenden Beispielbefehl werden alle Dateien aus einem Cloud Storage-Verzeichnis in das Verzeichnis /home/jupyter/ Ihrer neuen Instanz kopiert.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-19 (UTC)."],[],[],null,["# Migrate data to a new Vertex AI Workbench user-managed notebooks instance\n\nMigrate data to a new user-managed notebooks instance\n=====================================================\n\n\n| Vertex AI Workbench user-managed notebooks is\n| [deprecated](/vertex-ai/docs/deprecations). On\n| April 14, 2025, support for\n| user-managed notebooks will end and the ability to create user-managed notebooks instances\n| will be removed. Existing instances will continue to function\n| but patches, updates, and upgrades won't be available. To continue using\n| Vertex AI Workbench, we recommend that you\n| [migrate\n| your user-managed notebooks instances to Vertex AI Workbench instances](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/migrate-to-instances).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page describes how to migrate data and files from\nan existing user-managed notebooks instance to a new one.\n\nWhen to migrate\n---------------\n\nYou might need to migrate your data to\na new user-managed notebooks instance if\nyou can't upgrade the environment of your existing instance.\nSee the [requirements for upgrading the environment of\na user-managed notebooks instance](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/upgrade#requirements).\n\nMigration options\n-----------------\n\nTo migrate data and files from one user-managed notebooks instance to another,\nconsider using the following methods:\n\n- **Use GitHub** : Copy your data and files to a GitHub repository\n by using the Git extension for JupyterLab.\n To use this method,\n see [Save a notebook to\n GitHub](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/save-to-github).\n\n- **Use Cloud Storage and the terminal**: Copy your data and files\n to Cloud Storage and then to another instance by using the terminal.\n\n- **Use Cloud Storage within JupyterLab notebooks**:\n Copy your data and files to Cloud Storage and then to another instance\n by running commands within your respective instances' notebook cells.\n\nThis guide describes how to migrate data and files by using\nCloud Storage and the terminal.\n\nRequirements\n------------\n\nYou must have terminal access to your user-managed notebooks instance.\nTerminal access is manually set when you create an instance. The\nterminal access setting cannot be changed after the instance is created.\n\nBefore you begin\n----------------\n\n[Create a Cloud Storage bucket](/storage/docs/creating-buckets)\nin the same project where your user-managed notebooks instance\nis located.\n\nMigrate your data to a new user-managed notebooks instance\n----------------------------------------------------------\n\nTo migrate data and files to a new user-managed notebooks instance\nby using Cloud Storage and the terminal, complete the following steps.\n\n1. In your user-managed notebooks instance's\n JupyterLab interface, select **File \\\u003e\n New \\\u003e Terminal** to open a terminal window.\n\n Or connect to your instance's terminal\n by [using SSH](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/ssh-access).\n\n2. Use the [gcloud CLI](/cli) to copy your user data\n to a Cloud Storage bucket. The following example command\n copies all of the files from your instance's `/home/jupyter/` directory\n to a directory in a Cloud Storage bucket.\n\n ```bash\n gcloud storage cp /home/jupyter/* gs://BUCKET_NAMEPATH --recursive\n ```\n\n Replace the following:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eBUCKET_NAME\u003c/var\u003e: the name of your Cloud Storage bucket\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003ePATH\u003c/var\u003e: the path to the directory where you want to copy your files, for example: `/copy/jupyter/`\n3. [Create\n a user-managed notebooks instance](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/create-new).\n\n4. In your new user-managed notebooks instance's\n JupyterLab interface, select **File \\\u003e\n New \\\u003e Terminal** to open a terminal window.\n\n5. Use the gcloud CLI to restore your data on the new instance.\n The following example command copies all of\n the files from a Cloud Storage directory to the\n your new instance's `/home/jupyter/` directory.\n\n ```bash\n gcloud storage cp gs://BUCKET_NAMEPATH* /home/jupyter/\n ```\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn how to [automatically and manually upgrade the environment of\n user-managed notebooks instances](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/upgrade).\n\n- Learn more about [using\n SSH access](/vertex-ai/docs/workbench/user-managed/ssh-access) to connect\n to your user-managed notebooks instance."]]
