Einführung in AI Platform Notebooks

Mit AI Platform Notebooks können Sie Instanzen virtueller Maschinen (VM-Instanzen) erstellen und verwalten, die bereits JupyterLab enthalten.

AI Platform Notebooks-Instanzen enthalten eine vorinstallierte Suite von Deep-Learning-Paketen mit Unterstützung für TensorFlow- und PyTorch-Frameworks. Sie können je nach Ihren Anforderungen entweder ausschließlich CPU-basierte oder GPU-fähige Instanzen konfigurieren.

Ihre Notebook-Instanzen sind durch die Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktion von Google Cloud geschützt und über eine Notebook-Instanz-URL verfügbar. Notebook-Instanzen sind außerdem in GitHub eingebunden, sodass sich Ihr Notebook problemlos mit einem GitHub-Repository synchronisieren lässt.

Mit AI Platform Notebooks ersparen Sie sich das Erstellen und Konfigurieren einer virtuellen Deep-Learning-Maschine, da verifizierte, optimierte und getestete Images für das Framework Ihrer Wahl bereitgestellt werden.

Vorinstallierte Software

Eine AI Platform Notebooks-Instanz umfasst Folgendes:

  • Python-Versionen 2.7 und 3.* mit wichtigen Paketen:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • Fairness-Indicators für TensorFlow 2.3- und 2.4 AI Platform Notebooks-Instanzen
    • Und vieles mehr
  • R-Version 3.6 mit wichtigen Paketen:

    • xgboost
    • ggplot2
    • caret
    • nnet
    • rpy2 (ein R-Paket für den Zugriff auf R in Python-Notebooks)
    • randomForest
    • Und vieles mehr
  • Anaconda

  • Nvidia-Pakete mit dem neuesten Nvidia-Treiber für GPU-fähige Instanzen:

    • CUDA 9*,  10* und 11*.
    • CuDNN 7
    • NCCL 2

VPC Service Controls

VPC Service Controls bietet zusätzliche Sicherheit für Ihre AI Platform-Notebooks-Instanzen. Weitere Informationen finden Sie unter VPC Service Controls. Informationen zur Verwendung von AI Platform-Notebooks innerhalb eines Dienstperimeters finden Sie unter Notebook-Instanz innerhalb eines Dienstperimeters verwenden.

AI Platform Notebooks mit Dataproc Hub verwenden

Dataproc Hub ist ein benutzerdefinierter JupyterHub-Server. Administratoren können Dataproc Hub-Instanzen erstellen, die Dataproc-Cluster für einzelne Nutzer zum Hosten von AI Platform Notebooks-Umgebungen generieren können. Siehe hierzu Dataproc-Hub konfigurieren.

AI Platform Notebooks mit Dataflow verwenden

Sie können AI Platform Notebooks in einer Pipeline verwenden und die Pipeline dann in Dataflow ausführen. Informationen zum Erstellen einer Apache Beam AI Platform Notebooks-Instanz, die Sie mit Dataflow verwenden können, finden Sie unter Mit Apache Beam-Notebooks interaktiv entwickeln.

Preise

Weitere Informationen zu AI Platform Notebook-Preisen

Weitere Informationen

Für den Einstieg in AI Platform Notebooks sollten Sie eine neue Notebookinstanz erstellen und dann Abhängigkeiten installieren, die Sie für Ihre Arbeit benötigen.