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Agende a execução de um bloco de notas

Esta página mostra como agendar a execução de um bloco de notas no Colab Enterprise.

Vista geral

Pode agendar um bloco de notas para ser executado imediatamente uma vez ou com uma programação recorrente.

Quando agenda a execução do bloco de notas, seleciona um modelo de tempo de execução. O Colab Enterprise usa este modelo de tempo de execução para criar o tempo de execução que executa o seu bloco de notas.

O tempo de execução precisa de autorizações específicas para executar o código do bloco de notas e aceder Google Cloud a serviços e APIs.

Se a configuração do modelo de tempo de execução tiver credenciais do utilizador final ativadas, o tempo de execução usa as autorizações associadas às suas credenciais de utilizador.
Se as credenciais do utilizador final não estiverem ativadas, tem de especificar uma conta de serviço quando agendar a execução do bloco de notas. O Colab Enterprise usa as credenciais desta conta de serviço para executar o seu bloco de notas.

Para mais informações, consulte o artigo Funções necessárias para executar o bloco de notas.

Depois de o Colab Enterprise concluir a execução do bloco de notas, os resultados são armazenados num contentor do Cloud Storage partilhável.

Limitações

Os tempos de execução do Colab Enterprise usam a quota do Compute Engine. Consulte a página de quotas de atribuição do Compute Engine.

Antes de começar

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.

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine 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

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

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine 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

Funções necessárias para agendar a execução do bloco de notas

Para receber as autorizações de que precisa para agendar a execução de um bloco de notas no Colab Enterprise, peça ao seu administrador para lhe conceder as seguintes funções do IAM no projeto:

Utilizador do Colab Enterprise (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)
Administrador de armazenamento (roles/storage.admin)

Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

Também pode conseguir as autorizações necessárias através de funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

Uma ou mais das funções necessárias incluem a autorização dataform.repositories.list. Os utilizadores aos quais é concedida a autorização dataform.repositories.list ou a função Criador de código (roles/dataform.codeCreator) num projeto podem listar os nomes dos recursos de código nesse projeto através da API Dataform ou da interface de linha de comandos (CLI) do Dataform. Os não administradores que usam o BigQuery Studio só podem ver recursos de código que criaram ou que foram partilhados com eles.

Funções necessárias para executar o bloco de notas

O principal que executa o bloco de notas precisa de autorizações específicas. O principal é a sua conta de utilizador ou uma conta de serviço que especificar, conforme descrito na vista geral.

Para receber as autorizações de que precisa para executar um bloco de notas no Colab Enterprise, peça ao seu administrador para lhe conceder as seguintes funções de IAM:

Visualizador de código (roles/dataform.codeViewer) no bloco de notas
Logs Writer (roles/logging.logWriter) no projeto
Monitoring Metric Writer (roles/monitoring.metricWriter) no projeto
Escritor de contentores antigos do Storage (roles/storage.legacyBucketWriter) no bloco de notas
Leitor de objetos antigos do Storage (roles/storage.legacyObjectReader) no contentor de saída

Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

Estas funções predefinidas contêm as autorizações necessárias para executar um bloco de notas no Colab Enterprise. Para ver as autorizações exatas que são necessárias, expanda a secção Autorizações necessárias:

Autorizações necessárias

São necessárias as seguintes autorizações para executar um bloco de notas no Colab Enterprise:

dataform.locations.list no bloco de notas
dataform.repositories.computeAccessTokenStatus no bloco de notas
dataform.repositories.fetchHistory no bloco de notas
dataform.repositories.fetchRemoteBranches no bloco de notas
dataform.repositories.get no bloco de notas
dataform.repositories.getIamPolicy no bloco de notas
dataform.repositories.list no bloco de notas
dataform.repositories.queryDirectoryContents no bloco de notas
dataform.repositories.readFile no bloco de notas
logging.logEntries.create no projeto
logging.logEntries.route no projeto
monitoring.metricDescriptors.create no projeto
monitoring.metricDescriptors.get no projeto
monitoring.metricDescriptors.list no projeto
monitoring.monitoredResourceDescriptors.get no projeto
monitoring.monitoredResourceDescriptors.list no projeto
monitoring.timeSeries.create no projeto
resourcemanager.projects.get no projeto
resourcemanager.projects.list no projeto
storage.buckets.get no bloco de notas
storage.managedFolders.create no bloco de notas
storage.managedFolders.delete no bloco de notas
storage.managedFolders.get no bloco de notas
storage.managedFolders.list no bloco de notas
storage.multipartUploads.abort no bloco de notas
storage.multipartUploads.create no bloco de notas
storage.multipartUploads.list no bloco de notas
storage.multipartUploads.listParts no bloco de notas
storage.objects.create no bloco de notas
storage.objects.delete no bloco de notas
storage.objects.get no bloco de notas
storage.objects.list no bloco de notas
storage.objects.restore no bloco de notas
storage.objects.setRetention no bloco de notas

Também pode conseguir estas autorizações com funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

Execute um notebook uma vez

Para executar um bloco de notas uma vez, pode usar a Google Cloud consola, a CLI Google Cloud, a biblioteca cliente Python do Vertex AI, ou o Terraform.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Os meus blocos de notas do Colab Enterprise.

Aceda a Os meus notebooks
No menu Região, selecione a região que contém o seu bloco de notas.
Junto a um bloco de notas, clique no menu Ações do bloco de notas e selecione Agendar.
No campo Nome da agenda, introduza um nome para a sua agenda.
Clique na lista Modelo de tempo de execução e selecione um modelo de tempo de execução. O modelo de tempo de execução determina as especificações do tempo de execução que executa o seu bloco de notas.
Em Agendamento de execução, selecione Único para executar o bloco de notas assim que o enviar.
Junto ao campo Localização de saída do Cloud Storage, clique em Procurar para abrir a caixa de diálogo Selecionar pasta.
Selecione um contentor do Cloud Storage. Em alternativa, para criar um contentor, clique em Criar novo contentor e conclua a caixa de diálogo.
Se selecionou um modelo de tempo de execução sem credenciais do utilizador final ativadas, a caixa de diálogo inclui um campo Conta de serviço. No campo Conta de serviço, introduza o endereço de email de uma conta de serviço.
Clique em Enviar.

A execução do bloco de notas começa imediatamente.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

DISPLAY_NAME: o nome a apresentar da execução do bloco de notas.
NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: o modelo de tempo de execução do bloco de notas que especifica a configuração de computação do tempo de execução.
NOTEBOOK_URI: o URI do Cloud Storage do bloco de notas a executar.
OUTPUT_URI: a localização do Cloud Storage onde quer armazenar os resultados.
USER_EMAIL: o endereço de email da conta de utilizador que especifica o acesso da execução do bloco de notas aos recursos. Google Cloud
PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
REGION: a região onde o seu bloco de notas vai ser executado.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE \
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI \
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI \
    --user-email=USER_EMAIL \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows (PowerShell)

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" `
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE `
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI `
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI `
    --user-email=USER_EMAIL `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows (cmd.exe)

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" ^
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE ^
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI ^
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI ^
    --user-email=USER_EMAIL ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

Para mais informações sobre a gestão de execuções de blocos de notas do Colab Enterprise a partir da linha de comandos, consulte a documentação da CLI gcloud.

Python

Antes de experimentar este exemplo, instale o SDK Vertex AI para Python. A biblioteca cliente Python do Vertex AI é instalada quando instala o SDK Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do SDK Vertex AI para Python.

Para executar o seguinte exemplo de código, precisa do ID do repositório do Dataform do seu bloco de notas. Para obter o ID do repositório do seu bloco de notas, pode usar o método list_repositories do Dataform.

from google.cloud import aiplatform_v1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"
REPOSITORY_ID = "b223577f-a3fb-482c-a22c-0658c6602598"
TEMPLATE_ID = "6524523989455339520"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

notebook_service_client = aiplatform_v1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

operation = notebook_service_client.create_notebook_execution_job(parent=PARENT, notebook_execution_job={
    "display_name": "my-execution-job",

    # Specify a NotebookRuntimeTemplate to source compute configuration from
    "notebook_runtime_template_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/notebookRuntimeTemplates/{TEMPLATE_ID}",

    # Specify a Colab Enterprise notebook to run
    "dataform_repository_source": {
        "dataform_repository_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/repositories/{REPOSITORY_ID}",
    },

    # Specify a Cloud Storage bucket to store output artifacts
    "gcs_output_uri": "gs://my-bucket/",

    # Specify the identity that runs the notebook
    "execution_user": "{EMAIL}",

    # Run as the service account instead
    # "service_account": "my-service-account",
})
print("Waiting for operation to complete...")
result = operation.result()

Terraform

Para saber como aplicar ou remover uma configuração do Terraform, consulte os comandos básicos do Terraform. Para mais informações, consulte a Terraform documentação de referência do fornecedor.

O exemplo seguinte usa o recurso do Terraform google_colab_notebook_execution para executar um bloco de notas do Colab Enterprise.

resource "google_colab_runtime_template" "my_runtime_template" {
  provider = google-beta
  name = "{{index $.Vars "runtime_template_name"}}"
  display_name = "Runtime template"
  location = "us-central1"

  machine_spec {
    machine_type     = "e2-standard-4"
  }

  network_spec {
    enable_internet_access = true
  }
}

resource "google_storage_bucket" "output_bucket" {
  provider = google-beta
  name          = "{{index $.Vars "bucket"}}"
  location      = "US"
  force_destroy = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_storage_bucket_object" "notebook" {
  provider = google-beta
  name   = "hello_world.ipynb"
  bucket = google_storage_bucket.output_bucket.name
  content = <<EOF
    {
      "cells": [
        {
          "cell_type": "code",
          "execution_count": null,
          "metadata": {},
          "outputs": [],
          "source": [
            "print(\"Hello, World!\")"
          ]
        }
      ],
      "metadata": {
        "kernelspec": {
          "display_name": "Python 3",
          "language": "python",
          "name": "python3"
        },
        "language_info": {
          "codemirror_mode": {
            "name": "ipython",
            "version": 3
          },
          "file_extension": ".py",
          "mimetype": "text/x-python",
          "name": "python",
          "nbconvert_exporter": "python",
          "pygments_lexer": "ipython3",
          "version": "3.8.5"
        }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 4
    }
    EOF
}

resource "google_colab_notebook_execution" "{{$.PrimaryResourceId}}" {
  provider = google-beta
  notebook_execution_job_id = "{{index $.Vars "notebook_execution_job_id"}}"
  display_name = "Notebook execution full"
  location = "us-central1"

  execution_timeout = "86400s"
  gcs_notebook_source {
  uri = "gs://${google_storage_bucket_object.notebook.bucket}/${google_storage_bucket_object.notebook.name}"
  generation = google_storage_bucket_object.notebook.generation
  }

  service_account = "{{index $.TestEnvVars "service_account"}}"

  gcs_output_uri = "gs://${google_storage_bucket.output_bucket.name}"
  notebook_runtime_template_resource_name = "projects/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.project}/locations/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.location}/notebookRuntimeTemplates/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.name}"

  depends_on = [
    google_storage_bucket_object.notebook,
    google_storage_bucket.output_bucket,
    google_colab_runtime_template.my_runtime_template,
  ]

}

Pode ver os resultados das execuções de blocos de notas concluídas na página Execuções.

Agende a execução de um bloco de notas

Para agendar a execução de um bloco de notas, pode usar a Google Cloud consola, a CLI gcloud, a biblioteca cliente Python do Vertex AI ou o Terraform.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Os meus blocos de notas do Colab Enterprise.

Aceda a Os meus notebooks
No menu Região, selecione a região que contém o seu bloco de notas.
Junto a um bloco de notas, clique no menu Ações do bloco de notas e selecione Agendar.
No campo Nome da agenda, introduza um nome para a sua agenda.
Clique na lista Modelo de tempo de execução e selecione um modelo de tempo de execução. O modelo de tempo de execução determina as especificações do tempo de execução que executa o seu bloco de notas.
Em Agendamento de execução, selecione Recorrente para agendar a execução do bloco de notas para um intervalo de tempo específico.
Preencha a caixa de diálogo de agendamento.
Junto ao campo Localização de saída do Cloud Storage, clique em Procurar para abrir a caixa de diálogo Selecionar pasta.
Selecione um contentor do Cloud Storage. Em alternativa, para criar um contentor, clique em Criar novo contentor e conclua a caixa de diálogo.
Se selecionou um modelo de tempo de execução sem credenciais do utilizador final ativadas, a caixa de diálogo inclui um campo Conta de serviço. No campo Conta de serviço, introduza o endereço de email de uma conta de serviço.
Clique em Enviar.

As execuções agendadas de blocos de notas são iniciadas automaticamente no horário que definir.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

DISPLAY_NAME: o nome a apresentar da sua agenda.
CRON_SCHEDULE: a programação que define no formato unix-cron. Por exemplo, 00 19 * * MON significa semanalmente à segunda-feira, às 19:00 Hora do Meridiano de Greenwich (GMT).
NOTEBOOK_RUN_NAME: o nome a apresentar para as execuções de blocos de notas geradas por esta programação.
NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: o modelo de tempo de execução do bloco de notas que especifica a configuração de computação do tempo de execução.
NOTEBOOK_URI: o URI do Cloud Storage do bloco de notas a executar.
OUTPUT_URI: a localização do Cloud Storage onde quer armazenar os resultados.
USER_EMAIL: o endereço de email da conta de utilizador que especifica o acesso da execução do bloco de notas aos recursos. Google Cloud
PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
REGION: a região onde o seu horário vai ser executado.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE \
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME \
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE \
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI \
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI \
    --user-email=USER_EMAIL \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows (PowerShell)

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" `
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE `
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME `
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE `
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI `
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI `
    --user-email=USER_EMAIL `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows (cmd.exe)

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" ^
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE ^
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME ^
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE ^
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI ^
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI ^
    --user-email=USER_EMAIL ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

Para mais informações sobre como criar agendamentos de blocos de notas do Colab Enterprise a partir da linha de comandos, consulte a documentação da CLI gcloud.

Python

from google.cloud import aiplatform_v1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"
REPOSITORY_ID = "b223577f-a3fb-482c-a22c-0658c6602598"
TEMPLATE_ID = "6524523989455339520"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

schedules_service_client = aiplatform_v1.ScheduleServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

schedule = schedules_service_client.create_schedule(parent=PARENT, schedule={
    "display_name": "my-notebook-schedule",

    # Time specification. TZ is optional.
    # cron = "* * * * *" to run it in the next minute.
    "cron": "TZ=America/Los_Angeles * * * * *",

    # How many runs the schedule will trigger before it becomes COMPLETED.
    # A Schedule in COMPLETED state will not trigger any more runs.
    "max_run_count": 1,
    "max_concurrent_run_count": 1,

    "create_notebook_execution_job_request": {
      "parent": PARENT,
      "notebook_execution_job": {
        "display_name": "my-execution-job",

        # Specify a NotebookRuntimeTemplate to source compute configuration from
        "notebook_runtime_template_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/notebookRuntimeTemplates/{TEMPLATE_ID}",

        # Specify a Colab Enterprise notebook to run
        "dataform_repository_source": {
            "dataform_repository_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/repositories/{REPOSITORY_ID}",
        },

        # Specify a Cloud Storage bucket to store output artifacts
        "gcs_output_uri": "gs://my-bucket/",


        # Specify the identity that runs the notebook
        "execution_user": "{EMAIL}",

        # Run as the service account instead
        # "service_account": "my-service-account",
    }
  }
})

Terraform

O exemplo seguinte usa o recurso do Terraform para agendar uma execução de um bloco de notas do Colab Enterprise. google_colab_schedule

resource "google_colab_runtime_template" "my_runtime_template" {
  provider = google-beta
  name = "{{index $.Vars "runtime_template_name"}}"
  display_name = "Runtime template"
  location = "us-central1"

  machine_spec {
    machine_type     = "e2-standard-4"
  }

  network_spec {
    enable_internet_access = true
  }
}

resource "google_storage_bucket" "output_bucket" {
  provider = google-beta
  name          = "{{index $.Vars "bucket"}}"
  location      = "US"
  force_destroy = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_secret_manager_secret" "secret" {
  provider = google-beta
  secret_id = "{{index $.Vars "secret"}}"
  replication {
    auto {}
  }
}

resource "google_secret_manager_secret_version" "secret_version" {
  provider = google-beta
  secret = google_secret_manager_secret.secret.id
  secret_data = "secret-data"
}

resource "google_dataform_repository" "dataform_repository" {
  provider = google-beta
  name = "{{index $.Vars "dataform_repository"}}"
  display_name = "dataform_repository"
  npmrc_environment_variables_secret_version = google_secret_manager_secret_version.secret_version.id
  kms_key_name = "{{index $.Vars "key_name"}}"

  labels = {
    label_foo1 = "label-bar1"
  }

  git_remote_settings {
      url = "https://github.com/OWNER/REPOSITORY.git"
      default_branch = "main"
      authentication_token_secret_version = google_secret_manager_secret_version.secret_version.id
  }

  workspace_compilation_overrides {
    default_database = "database"
    schema_suffix = "_suffix"
    table_prefix = "prefix_"
  }

}

resource "google_colab_schedule" "{{$.PrimaryResourceId}}" {
  provider = google-beta
  display_name = "{{index $.Vars "display_name"}}"
  location = "{{index $.TestEnvVars "location"}}"
  allow_queueing = true
  max_concurrent_run_count = 2
  cron = "TZ=America/Los_Angeles * * * * *"
  max_run_count = 5
  start_time = "{{index $.Vars "start_time"}}"
  end_time = "{{index $.Vars "end_time"}}"

  desired_state = "ACTIVE"

  create_notebook_execution_job_request {
    notebook_execution_job {
      display_name = "Notebook execution"
      execution_timeout = "86400s"

      dataform_repository_source {
        commit_sha = "randomsha123"
        dataform_repository_resource_name = "projects/{{index $.TestEnvVars "project_id"}}/locations/{{index $.TestEnvVars "location"}}/repositories/${google_dataform_repository.dataform_repository.name}"
      }

      notebook_runtime_template_resource_name = "projects/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.project}/locations/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.location}/notebookRuntimeTemplates/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.name}"

      gcs_output_uri = "gs://${google_storage_bucket.output_bucket.name}"
      service_account = "{{index $.TestEnvVars "service_account"}}"
    }
  }

  depends_on = [
    google_colab_runtime_template.my_runtime_template,
    google_storage_bucket.output_bucket,
    google_secret_manager_secret_version.secret_version,
    google_dataform_repository.dataform_repository,
  ]
}

Na Google Cloud consola, pode ver as suas programações na página Programações. Pode ver os resultados das execuções de blocos de notas concluídas na página Execuções.

Ver resultados

Para ver os resultados da execução do bloco de notas, pode usar a Google Cloud consola, a CLI gcloud ou a biblioteca cliente Python do Vertex AI.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Execuções do Colab Enterprise.

Aceda a Execuções
Junto à execução do bloco de notas para a qual quer ver os resultados, clique em Ver resultado.

O Colab Enterprise abre o resultado da execução do bloco de notas num novo separador.
Para ver o resultado, clique no separador.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
REGION: a região onde se encontram os resultados da execução do bloco de notas.
SCHEDULE_NAME: o nome da programação para ver os resultados. Para ver resultados de todos os horários, omita a flag --filter.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Windows (PowerShell)

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION `
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Windows (cmd.exe)

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION ^
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Para mais informações sobre como listar execuções de blocos de notas do Colab Enterprise a partir da linha de comandos, consulte a documentação da CLI gcloud.

Python

from google.cloud import aiplatform_v1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

notebook_service_client = aiplatform_v1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

notebook_execution_jobs = notebook_service_client.list_notebook_execution_jobs(parent=PARENT)
notebook_execution_jobs

Elimine resultados

Para eliminar um resultado de uma das execuções do bloco de notas, pode usar a Google Cloud consola ou a CLI gcloud.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Execuções do Colab Enterprise.

Aceda a Execuções
Selecione a execução do bloco de notas para a qual quer eliminar o resultado.
Clique em Eliminar.
Para confirmar a eliminação, clique em Confirmar.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

NOTEBOOK_RUN_ID: o ID da execução do bloco de notas que quer eliminar.
PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
REGION: a região onde a execução do seu bloco de notas está localizada.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows (PowerShell)

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows (cmd.exe)

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

Para mais informações sobre como eliminar execuções de blocos de notas do Colab Enterprise a partir da linha de comandos, consulte a documentação da CLI gcloud.

Pode partilhar os resultados da execução do notebook concedendo acesso ao contentor do Cloud Storage que contém a execução do notebook. A concessão deste acesso também concede aos utilizadores acesso a quaisquer outros recursos no mesmo contentor do Cloud Storage (consulte as Considerações de segurança).

Para mais informações, consulte a página de partilha e colaboração do Cloud Storage.

Considerações de segurança

Os resultados da execução do bloco de notas são armazenados como ficheiros de bloco de notas (IPYNB) num contentor do Cloud Storage. Tenha em atenção o seguinte quando concede acesso a este contentor:

Qualquer pessoa com acesso ao contentor pode ver o código do ficheiro do notebook e os resultados da execução do notebook.
Qualquer pessoa com a capacidade de alterar o conteúdo do contentor pode alterar o conteúdo do ficheiro do bloco de notas.

Quando a programação está configurada para usar credenciais pessoais, apenas o utilizador especificado pode modificar ou acionar a programação.

Quando a sua programação está configurada para usar uma conta de serviço, apenas os utilizadores com a autorização iam.serviceAccounts.actAs na conta de serviço podem modificar a programação ou acioná-la.

Veja os detalhes da programação

Pode ver informações sobre um horário, incluindo:

O contentor do Cloud Storage no qual a programação armazena os resultados.
A hora de início e de fim.
A frequência.

Para ver os detalhes do agendamento, pode usar a Google Cloud consola ou a CLI gcloud.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Agendamentos do Colab Enterprise.

Aceda a Agendas
Clique no nome de um agendamento.

É apresentada a página Detalhes da programação.
Para voltar à página Programações, clique em Voltar à página anterior.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

SCHEDULE: o ID da agenda.
PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
REGION: a região onde a sua agenda está localizada.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud colab schedules describe SCHEDULE \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows (PowerShell)

gcloud colab schedules describe SCHEDULE `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows (cmd.exe)

gcloud colab schedules describe SCHEDULE ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

Para mais informações sobre como ver agendamentos do Colab Enterprise a partir da linha de comandos, consulte a documentação da CLI gcloud.

Pause, retome ou elimine uma programação

Para pausar, retomar ou eliminar um agendamento, pode usar a Google Cloud consola, a CLI gcloud ou o Terraform.

Consola

Na Google Cloud consola, aceda à página Agendamentos do Colab Enterprise.

Aceda a Agendas
Selecione um horário.
Clique em Pausar, Retomar, ou Eliminar.

gcloud

Antes de usar qualquer um dos dados de comandos abaixo, faça as seguintes substituições:

ACTION: um dos valores pause, resume ou delete.
SCHEDULE_ID: o ID da agenda.
PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
REGION: a região onde a sua agenda está localizada.

Execute o seguinte comando:

Linux, macOS ou Cloud Shell

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows (PowerShell)

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows (cmd.exe)

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

Para mais informações sobre a gestão de agendamentos do Colab Enterprise a partir da linha de comandos, consulte a documentação da CLI gcloud.

Terraform

O exemplo seguinte usa o recurso do Terraform google_colab_schedule para pausar ou retomar uma programação.

Para usar este exemplo, altere o valor de desired_state de acordo com o seguinte:

PAUSED para pausar a programação
ACTIVE para retomar a atualização agendada

resource "google_colab_runtime_template" "my_runtime_template" {
  name = "{{index $.Vars "runtime_template_name"}}"
  display_name = "Runtime template"
  location = "us-central1"

  machine_spec {
    machine_type     = "e2-standard-4"
  }

  network_spec {
    enable_internet_access = true
  }
}

resource "google_storage_bucket" "output_bucket" {
  name          = "{{index $.Vars "bucket"}}"
  location      = "US"
  force_destroy = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_storage_bucket_object" "notebook" {
  name   = "hello_world.ipynb"
  bucket = google_storage_bucket.output_bucket.name
  content = <<EOF
    {
      "cells": [
        {
          "cell_type": "code",
          "execution_count": null,
          "metadata": {},
          "outputs": [],
          "source": [
            "print(\"Hello, World!\")"
          ]
        }
      ],
      "metadata": {
        "kernelspec": {
          "display_name": "Python 3",
          "language": "python",
          "name": "python3"
        },
        "language_info": {
          "codemirror_mode": {
            "name": "ipython",
            "version": 3
          },
          "file_extension": ".py",
          "mimetype": "text/x-python",
          "name": "python",
          "nbconvert_exporter": "python",
          "pygments_lexer": "ipython3",
          "version": "3.8.5"
        }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 4
    }
    EOF
}

resource "google_colab_schedule" "{{$.PrimaryResourceId}}" {
  display_name = "{{index $.Vars "display_name"}}"
  location = "{{index $.TestEnvVars "location"}}"
  max_concurrent_run_count = 2
  cron = "TZ=America/Los_Angeles * * * * *"

  desired_state = "PAUSED"

  create_notebook_execution_job_request {
    notebook_execution_job {
      display_name = "Notebook execution"
      gcs_notebook_source {
        uri = "gs://${google_storage_bucket_object.notebook.bucket}/${google_storage_bucket_object.notebook.name}"
        generation = google_storage_bucket_object.notebook.generation
      }

      notebook_runtime_template_resource_name = "projects/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.project}/locations/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.location}/notebookRuntimeTemplates/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.name}"
      gcs_output_uri = "gs://${google_storage_bucket.output_bucket.name}"
      service_account = "{{index $.TestEnvVars "service_account"}}"
      }
  }

  depends_on = [
    google_colab_runtime_template.my_runtime_template,
    google_storage_bucket.output_bucket,
  ]
}

O que se segue?

Para encontrar um bloco de notas que possa ajudar a iniciar o seu projeto rapidamente, consulte a galeria de blocos de notas.
Saiba mais acerca dos tempos de execução e dos modelos de tempo de execução.
Saiba como criar um modelo de tempo de execução.
Saiba como aceder Google Cloud aos serviços e às APIs no seu bloco de notas.

Agende a execução de um bloco de notas

Vista geral

Limitações

Antes de começar

Funções necessárias para agendar a execução do bloco de notas

Funções necessárias para executar o bloco de notas

Autorizações necessárias

Execute um notebook uma vez

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Python

Terraform

Agende a execução de um bloco de notas

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Python

Terraform

Ver resultados

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Python

Elimine resultados

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Partilhe os resultados da execução de um notebook

Considerações de segurança

Veja os detalhes da programação

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Pause, retome ou elimine uma programação

Consola

gcloud

Linux, macOS ou Cloud Shell

Windows (PowerShell)

Windows (cmd.exe)

Terraform

O que se segue?