AI Platform Notebooks 소개

AI Platform Notebooks를 사용하면 JupyterLab과 함께 사전 패키징된 가상 머신(VM) 인스턴스를 만들고 관리할 수 있습니다. AI Platform Notebooks 인스턴스는 TensorFlow 및 PyTorch 프레임워크를 지원하며 사전 설치된 Python 및 R 딥 러닝 패키지 세트가 포함되어 있습니다. CPU 전용 또는 GPU 지원 인스턴스를 구성하여 워크플로를 최적화할 수 있습니다.

AI Platform Notebooks는 선택한 프레임워크에서 인증, 최적화, 테스트를 거친 이미지를 제공하여 딥 러닝 가상 머신을 만들고 구성할 필요가 없습니다.

메모장 인스턴스는 Google Cloud Platform(GCP) 인증 및 승인을 통해 보호되며 메모장 인스턴스 URL을 통해 사용 가능합니다. 또한 메모장 인스턴스는 GitHub와 통합되므로 메모장을 GitHub 저장소와 쉽게 동기화할 수 있습니다.

사전 설치된 소프트웨어

다음 옵션을 포함하도록 AI Platform Notebooks 인스턴스를 구성할 수 있습니다.

  • Python 버전 2.7 및 3.*

  • Python 코어 패키지:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • 기타 다수
  • R 버전 3.6

  • R 코어 패키지:

    • xgboost
    • ggplot2
    • caret
    • nnet
    • rpy2(Python 메모장에서 R에 액세스하기 위한 R 패키지)
    • randomForest
    • 기타 다수
  • Anaconda

  • GPU 지원 인스턴스용 최신 Nvidia 드라이버가 포함된 Nvidia 패키지:

    • CUDA 9.* 및 10.*
    • CuDNN 7.*
    • NCCL 2.*

VPC 서비스 제어

VPC 서비스 제어는 AI Platform Notebooks 인스턴스에 추가적인 보안을 제공합니다. 자세한 내용은 VPC 서비스 제어 개요를 참조하세요. 서비스 경계에서 AI Platform Notebooks를 사용하려면 서비스 경계에서 메모장 인스턴스 사용을 참조하세요.

Dataproc Hub에서 AI Platform Notebooks 사용

Dataproc Hub는 맞춤설정된 JupyterHub 서버입니다. 관리자는 단일 사용자 Dataproc 클러스터를 생성하여 AI Platform Notebooks 환경을 호스팅할 수 있는 Dataproc 허브 인스턴스를 만들 수 있습니다. Dataproc 허브 구성을 참조하세요.

Dataflow에서 AI Platform Notebooks 사용

파이프라인 내에서 AI Platform Notebooks를 사용한 다음 Dataflow에서 파이프라인을 실행할 수 있습니다. Dataflow와 함께 사용할 수 있는 Apache Beam AI Platform Notebooks 인스턴스를 만들려면 Apache Beam 메모장과 대화형으로 개발하기을 참조하세요.

가격 책정

AI Platform Notebooks 가격 책정에 대해 알아봅니다..

다음 단계

AI Platform Notebooks를 시작하려면 새 메모장 인스턴스를 만든 다음 작업에 필요한 종속 항목을 설치하세요.