Programa una ejecución de notebook

En esta página, se muestra cómo programar la ejecución de un notebook en Colab Enterprise.

Descripción general

Puedes programar un notebook para que se ejecute de inmediato una vez o de forma recurrente.

Cuando programas la ejecución del notebook, seleccionas una plantilla de entorno de ejecución. Colab Enterprise usa esta plantilla de entorno de ejecución para crear el entorno de ejecución que ejecuta tu notebook.

El entorno de ejecución necesita permisos específicos para ejecutar el código del notebook y acceder a los servicios y las APIs de Google Cloud .

  • Si la configuración de tu plantilla de entorno de ejecución tiene habilitadas las credenciales de usuario final, el entorno de ejecución usa los permisos asociados con tus credenciales de usuario.

  • Si no están habilitadas las credenciales del usuario final, debes especificar una cuenta de servicio cuando programes la ejecución del notebook. Colab Enterprise usa las credenciales de esta cuenta de servicio para ejecutar tu notebook.

Para obtener más información, consulta Roles necesarios para ejecutar el notebook.

Una vez que Colab Enterprise completa la ejecución del notebook, los resultados se almacenan en un bucket de Cloud Storage que se puede compartir.

Limitaciones

Los entornos de ejecución de Colab Enterprise usan la cuota de Compute Engine. Consulta la página Cuotas de asignación de Compute Engine.

Antes de comenzar

  1. 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.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

    Enable the APIs

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

    Enable the APIs

    8.

Roles necesarios para programar la ejecución del notebook

Para asegurarte de que tu cuenta de usuario tenga los permisos necesarios para programar la ejecución de un notebook en Colab Enterprise, pídele a tu administrador que le otorgue a tu cuenta de usuario los siguientes roles de IAM en el proyecto:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Es posible que tu administrador también pueda otorgar a tu cuenta de usuario los permisos necesarios a través de roles personalizados o de otros roles predefinidos.

Roles necesarios para ejecutar el notebook

El principal que ejecuta el notebook necesita permisos específicos. El principal es tu cuenta de usuario o una cuenta de servicio que especifiques, como se describe en la descripción general.

Para garantizar que el principal tenga los permisos necesarios para ejecutar un notebook en Colab Enterprise, pídele a tu administrador que le otorgue los siguientes roles de IAM:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Estos roles predefinidos contienen los permisos necesarios para ejecutar un notebook en Colab Enterprise. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para ejecutar un notebook en Colab Enterprise:

  • dataform.locations.list en la notebook
  • dataform.repositories.computeAccessTokenStatus en la notebook
  • dataform.repositories.fetchHistory en la notebook
  • dataform.repositories.fetchRemoteBranches en la notebook
  • dataform.repositories.get en la notebook
  • dataform.repositories.getIamPolicy en la notebook
  • dataform.repositories.list en la notebook
  • dataform.repositories.queryDirectoryContents en la notebook
  • dataform.repositories.readFile en la notebook
  • logging.logEntries.create en el proyecto
  • logging.logEntries.route en el proyecto
  • monitoring.metricDescriptors.create en el proyecto
  • monitoring.metricDescriptors.get en el proyecto
  • monitoring.metricDescriptors.list en el proyecto
  • monitoring.monitoredResourceDescriptors.get en el proyecto
  • monitoring.monitoredResourceDescriptors.list en el proyecto
  • monitoring.timeSeries.create en el proyecto
  • resourcemanager.projects.get en el proyecto
  • resourcemanager.projects.list en el proyecto
  • storage.buckets.get en la notebook
  • storage.managedFolders.create en la notebook
  • storage.managedFolders.delete en la notebook
  • storage.managedFolders.get en la notebook
  • storage.managedFolders.list en la notebook
  • storage.multipartUploads.abort en la notebook
  • storage.multipartUploads.create en la notebook
  • storage.multipartUploads.list en la notebook
  • storage.multipartUploads.listParts en la notebook
  • storage.objects.create en la notebook
  • storage.objects.delete en la notebook
  • storage.objects.get en la notebook
  • storage.objects.list en la notebook
  • storage.objects.restore en la notebook
  • storage.objects.setRetention en la notebook

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta principal con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Ejecuta un notebook una vez

Para ejecutar un notebook una vez, puedes usar la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI o la biblioteca cliente de Python de Vertex AI.

Console

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Notebooks de Colab Enterprise.

    Ir a Notebooks

  2. En el menú Región, selecciona la región que contiene el notebook.

  3. Junto a un notebook, haz clic en el menú Acciones del notebook y selecciona Programar.

  4. En el campo Nombre de la programación, ingresa un nombre para la programación.

  5. Haz clic en la lista Plantilla de entorno de ejecución y selecciona una plantilla de entorno de ejecución. La plantilla de entorno de ejecución determina las especificaciones del entorno de ejecución que ejecuta tu notebook.

  6. En Programación de ejecución, selecciona Única para ejecutar el notebook en cuanto envíes la ejecución.

  7. Junto al campo Ubicación de salida de Cloud Storage, haz clic en Explorar para abrir el diálogo Seleccionar carpeta.

  8. Selecciona un bucket de Cloud Storage. También puedes crear un bucket haciendo clic en  Crear bucket y completando el diálogo.

  9. Si seleccionaste una plantilla de entorno de ejecución sin credenciales de usuario final habilitadas, el diálogo incluye un campo Cuenta de servicio. En el campo Cuenta de servicio, ingresa la dirección de correo electrónico de una cuenta de servicio.

  10. Haz clic en Enviar.

    La ejecución del notebook comienza de inmediato.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • DISPLAY_NAME: Es el nombre visible de la ejecución de tu notebook.
  • NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: Es la plantilla del entorno de ejecución del notebook que especifica la configuración de procesamiento de tu entorno de ejecución.
  • NOTEBOOK_URI: Es el URI de Cloud Storage del notebook que se ejecutará.
  • OUTPUT_URI: Es la ubicación de Cloud Storage en la que deseas almacenar los resultados.
  • USER_EMAIL: Es la dirección de correo electrónico de la cuenta de usuario que especifica el acceso de la ejecución del notebook a los recursos de Google Cloud .
  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • REGION: Es la región en la que se ejecutará tu notebook.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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 obtener más información sobre cómo administrar las ejecuciones de notebooks de Colab Enterprise desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.

Python

Antes de probar este ejemplo, instala el SDK de Vertex AI para Python. La biblioteca cliente de Python de Vertex AI se instala cuando instalas el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API del SDK de Vertex AI para Python. 

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

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_v1beta1.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
    "dataformRepositorySource": {
        "dataformRepositoryResourceName": 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()

Puedes ver los resultados de las ejecuciones de notebooks completadas en la pestaña Trabajos de ejecución.

Programa una ejecución de notebook

Para programar la ejecución de un notebook, puedes usar la consola de Google Cloud, gcloud CLI o la biblioteca cliente de Python de Vertex AI.

Console

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Notebooks de Colab Enterprise.

    Ir a Notebooks

  2. En el menú Región, selecciona la región que contiene el notebook.

  3. Junto a un notebook, haz clic en el menú Acciones del notebook y selecciona Programar.

  4. En el campo Nombre de la programación, ingresa un nombre para la programación.

  5. Haz clic en la lista Plantilla de entorno de ejecución y selecciona una plantilla de entorno de ejecución. La plantilla de entorno de ejecución determina las especificaciones del entorno de ejecución que ejecuta tu notebook.

  6. En Programa de ejecución, selecciona Recurrente para programar la ejecución del notebook en un intervalo de tiempo específico.

  7. Completa el diálogo de programación.

  8. Junto al campo Ubicación de salida de Cloud Storage, haz clic en Explorar para abrir el diálogo Seleccionar carpeta.

  9. Selecciona un bucket de Cloud Storage. También puedes crear un bucket haciendo clic en  Crear bucket y completando el diálogo.

  10. Si seleccionaste una plantilla de entorno de ejecución sin credenciales de usuario final habilitadas, el diálogo incluye un campo Cuenta de servicio. En el campo Cuenta de servicio, ingresa la dirección de correo electrónico de una cuenta de servicio.

  11. Haz clic en Enviar.

    Las ejecuciones de notebooks programadas se inician automáticamente en el programa que establezcas.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • DISPLAY_NAME: Es el nombre visible de tu programa.
  • CRON_SCHEDULE: Es el programa que configuraste, en formato cron de Unix. Por ejemplo, 00 19 * * MON significa semanalmente el lunes, a las 1900 horas, hora del meridiano de Greenwich (GMT).
  • NOTEBOOK_RUN_NAME: El nombre visible de las ejecuciones de notebooks que genera esta programación.
  • NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: Es la plantilla del entorno de ejecución del notebook que especifica la configuración de procesamiento del entorno de ejecución.
  • NOTEBOOK_URI: Es el URI de Cloud Storage del notebook que se ejecutará.
  • OUTPUT_URI: Es la ubicación de Cloud Storage en la que deseas almacenar los resultados.
  • USER_EMAIL: Es la dirección de correo electrónico de la cuenta de usuario que especifica el acceso de la ejecución del notebook a los recursos de Google Cloud .
  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • REGION: Es la región en la que se ejecutará tu programación.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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

Si deseas obtener más información para crear agendas de notebooks de Colab Enterprise desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.

Python

Antes de probar este ejemplo, instala el SDK de Vertex AI para Python. La biblioteca cliente de Python de Vertex AI se instala cuando instalas el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API del SDK de Vertex AI para Python. 

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

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

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

schedules_service_client = aiplatform_v1beta1.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
        "dataformRepositorySource": {
            "dataformRepositoryResourceName": 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",
    }
  }
})

En la consola de Google Cloud, puedes ver tus programas en la pestaña Programas. Puedes ver los resultados de las ejecuciones de notebooks completadas en la pestaña Trabajos de ejecución.

Ver resultados

Para ver los resultados de la ejecución del notebook, puedes usar la consola de Google Cloud, gcloud CLI o la biblioteca cliente de Python de Vertex AI.

Console

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Trabajos de ejecución de Colab Enterprise.

    Ir a Trabajos de ejecución

  2. Junto a la ejecución del notebook de la que deseas ver los resultados, haz clic en Ver resultado.

    Se abrirá un panel de solo lectura que muestra los resultados de la ejecución del notebook.

  3. Para cerrar el panel, haz clic en Cerrar.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • REGION: Es la región en la que se encuentran los resultados de la ejecución de tu notebook.
  • SCHEDULE_NAME: Es el nombre del programa para el que deseas ver los resultados. Para ver los resultados de todas las programaciones, omite la marca --filter.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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"

Si deseas obtener más información para enumerar las ejecuciones de notebooks de Colab Enterprise desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.

Python

Antes de probar este ejemplo, instala el SDK de Vertex AI para Python. La biblioteca cliente de Python de Vertex AI se instala cuando instalas el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API del SDK de Vertex AI para Python. 

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

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_v1beta1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

notebook_execution_jobs = notebook_service_client.list_notebook_execution_jobs(parent=PARENT)
notebook_execution_jobs

Borrar resultados

Para borrar un resultado de una de las ejecuciones de tu notebook, puedes usar la consola de Google Cloud o gcloud CLI.

Console

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Trabajos de ejecución de Colab Enterprise.

    Ir a Trabajos de ejecución

  2. Selecciona la ejecución del notebook para la que quieres borrar el resultado.

  3. Haz clic en  Borrar.

  4. Para confirmar la eliminación, haz clic en Confirmar.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • NOTEBOOK_RUN_ID: Es el ID de la ejecución del notebook que deseas borrar.
  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • REGION: Es la región en la que se ejecuta tu notebook.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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 obtener más información sobre cómo borrar ejecuciones de notebooks de Colab Enterprise desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.

Comparte los resultados de la ejecución de un notebook

Para compartir los resultados de la ejecución del notebook, proporciona acceso al bucket de Cloud Storage que contiene la ejecución del notebook. Cuando se proporciona este acceso, también se otorga a los usuarios acceso a cualquier otro recurso en el mismo bucket de Cloud Storage (consulta Consideraciones de seguridad).

Para obtener más información, consulta la página de uso compartido y colaboración de Cloud Storage.

Consideraciones de seguridad

Los resultados de la ejecución del notebook se almacenan como archivos de notebook (IPYNB) en un bucket de Cloud Storage. Ten en cuenta lo siguiente cuando otorgues acceso a este bucket:

  • Cualquier persona que tenga acceso al bucket puede ver el código del archivo del notebook y los resultados de la ejecución del notebook.

  • Cualquier persona que pueda cambiar el contenido del bucket puede cambiar el contenido del archivo del notebook.

Cuando tu programación está configurada para usar credenciales personales, solo el usuario especificado puede modificarla o activarla.

Cuando tu programación está configurada para usar una cuenta de servicio, solo los usuarios que tengan el permiso iam.serviceAccounts.actAs en la cuenta de servicio pueden modificarla o activarla.

Visualiza los detalles del programa

Puedes ver información sobre un programa, como la siguiente:

  • Es el bucket de Cloud Storage en el que la programación almacena los resultados.
  • La hora de inicio y finalización
  • La frecuencia.

Para ver los detalles de la programación, puedes usar la consola de Google Cloud o gcloud CLI.

Console

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Programas de Colab Enterprise.

    Ir a Programas

  2. Haz clic en el nombre de un programa.

    Se abrirá la página Detalles de la programación.

  3. Para volver a la página Programaciones, haz clic en  Volver a la página anterior.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • SCHEDULE: Es el ID de tu programación.
  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • REGION: La región en la que se encuentra tu programación.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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 obtener más información sobre cómo ver los programas de Colab Enterprise desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.

Cómo pausar, reanudar o borrar una programación

Para pausar, reanudar o borrar una programación, puedes usar la consola de Google Cloud o gcloud CLI.

Console

  1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Programas de Colab Enterprise.

    Ir a Programas

  2. Elige un programa.

  3. Haz clic en  Pausar,  Reanudar o  Borrar.

gcloud

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ACTION: Es uno de los siguientes: pause, resume o delete.
  • SCHEDULE_ID: Es el ID de tu programación.
  • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
  • REGION: La región en la que se encuentra tu programación.

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o 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 obtener más información sobre cómo administrar los programas de Colab Enterprise desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.

¿Qué sigue?