Pianificare l'esecuzione di un notebook

Pianificare l'esecuzione di un notebook

Questa pagina mostra come pianificare l'esecuzione di un blocco note in Colab Enterprise.

Panoramica

Puoi pianificare l'esecuzione di un notebook immediatamente una volta sola o in base a una programmazione ricorrente.

Quando pianifichi l'esecuzione del notebook, seleziona un modello di runtime. Colab Enterprise utilizza questo modello di runtime per creare il runtime che esegue il notebook.

Il runtime ha bisogno di autorizzazioni specifiche per eseguire il codice del notebook e accedere a servizi e API. Google Cloud

• Se nella configurazione del modello di runtime sono attivate le credenziali utente finali, il runtime utilizza le autorizzazioni associate alle credenziali utente.

• Se le credenziali dell'utente finale non sono attivate, devi specificare un account di servizio quando pianifichi l'esecuzione del notebook. Colab Enterprise utilizza le credenziali di questo account di servizio per eseguire il notebook.

Per ulteriori informazioni, consulta Ruoli richiesti per eseguire il notebook.

Una volta completata l'esecuzione del notebook da parte di Colab Enterprise, i risultati vengono archiviati in un bucket Cloud Storage condivisibile.

Limitazioni

I runtime di Colab Enterprise utilizzano la quota di Compute Engine. Consulta la pagina Quote di allocazione di Compute Engine.

Prima di iniziare

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.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the 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. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the 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

Ruoli obbligatori per la pianificazione dell'esecuzione del notebook

Per assicurarti che il tuo account utente disponga delle autorizzazioni necessarie per pianificare l'esecuzione di un blocco note in Colab Enterprise, chiedi all'amministratore di concedere al tuo account utente i seguenti ruoli IAM sul progetto:

• Utente Colab Enterprise (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)
• Amministratore archiviazione (roles/storage.admin)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

L'amministratore potrebbe anche assegnare al tuo account utente le autorizzazioni richieste tramite ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Uno o più dei ruoli richiesti includono l'autorizzazione dataform.repositories.list. Gli utenti a cui è stata concessa l'autorizzazione dataform.repositories.list o il ruolo Creator di codice (roles/dataform.codeCreator) in un progetto possono elencare i nomi degli asset di codice nel progetto utilizzando l'API Dataform o l'interfaccia a riga di comando (CLI) Dataform. Gli utenti non amministratori che utilizzano BigQuery Studio possono vedere solo le risorse di codice che hanno creato o che sono state condivise con loro.

Ruoli obbligatori per l'esecuzione del notebook

L'entità che esegue il notebook ha bisogno di autorizzazioni specifiche. L'entità è il tuo account utente o un account di servizio specificato, come descritto nella panoramica.

Per assicurarti che l'entità disponga delle autorizzazioni necessarie per eseguire un blocco note in Colab Enterprise, chiedi all'amministratore di concedere all'entità i seguenti ruoli IAM:

• Code Viewer (roles/dataform.codeViewer) sul notebook
• Logs Writer (roles/logging.logWriter) nel progetto
• Monitoring Metric Writer (roles/monitoring.metricWriter) nel progetto
• Storage Legacy Bucket Writer (roles/storage.legacyBucketWriter) sul notebook
• Storage Legacy Object Reader (roles/storage.legacyObjectReader) nel bucket di output

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire un notebook in Colab Enterprise. Per visualizzare le autorizzazioni esatte richieste, espandi la sezione Autorizzazioni richieste:

Autorizzazioni obbligatorie

Per eseguire un notebook in Colab Enterprise sono necessarie le seguenti autorizzazioni:

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

L'amministratore potrebbe anche assegnare all'entità queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Uno o più dei ruoli richiesti includono l'autorizzazione dataform.repositories.list. Gli utenti a cui è stata concessa l'autorizzazione dataform.repositories.list o il ruolo Creator di codice (roles/dataform.codeCreator) in un progetto possono elencare i nomi degli asset di codice nel progetto utilizzando l'API Dataform o l'interfaccia a riga di comando (CLI) Dataform. Gli utenti non amministratori che utilizzano BigQuery Studio possono vedere solo le risorse di codice che hanno creato o che sono state condivise con loro.

Eseguire un notebook una volta

Per eseguire un notebook una sola volta, puoi utilizzare la console Google Cloud, Google Cloud CLI o la libreria client Python di Vertex AI.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Notebook di Colab Enterprise.

   Vai a Notebooks

2. Nel menu Regione, seleziona la regione contenente il tuo blocco note.

3. Accanto a un blocco note, fai clic sul menu Azioni blocco note e seleziona Pianifica.

4. Nel campo Nome pianificazione, inserisci un nome per la programmazione.

5. Fai clic sull'elenco Modello di runtime e seleziona un modello di runtime. Il modello di runtime determina le specifiche del runtime che esegue il tuo notebook.

6. In Pianificazione esecuzione, seleziona Una tantum per eseguire il notebook non appena invii l'esecuzione.

7. Accanto al campo Posizione di output Cloud Storage, fai clic su Sfoglia per aprire la finestra di dialogo Seleziona cartella.

8. Seleziona un bucket Cloud Storage. In alternativa, per creare un bucket, fai clic su  Crea nuovo bucket e completa la finestra di dialogo.

9. Se hai selezionato un modello di runtime senza le credenziali dell'utente finale abilitate, la finestra di dialogo include un campo Account di servizio. Nel campo Account di servizio, inserisci l'indirizzo email di un account di servizio.

10. Fai clic su Invia.

    L'esecuzione del notebook inizia immediatamente.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• DISPLAY_NAME: il nome visualizzato per l'esecuzione del notebook.
• NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: il modello di runtime del notebook che specifica la configurazione di calcolo del runtime.
• NOTEBOOK_URI: l'URI Cloud Storage del notebook da eseguire.
• OUTPUT_URI: la posizione di Cloud Storage in cui vuoi memorizzare i risultati.
• USER_EMAIL: l'indirizzo email dell'account utente che specifica l'accesso della corsa del notebook alle risorse Google Cloud .
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• REGION: la regione in cui verrà eseguito il notebook.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Per ulteriori informazioni sulla gestione delle esecuzioni dei notebook di Colab Enterprise dalla riga di comando, consulta la documentazione di gcloud CLI.

Python

Prima di provare questo esempio, installa l'SDK Vertex AI per Python. La libreria client Python di Vertex AI viene installata quando installi l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK per 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()

Puoi visualizzare i risultati delle esecuzioni del notebook completate nella scheda Job di esecuzione.

Pianificare l'esecuzione di un notebook

Per pianificare l'esecuzione di un notebook, puoi utilizzare la console Google Cloud, l'gcloud CLI o la libreria client Python di Vertex AI.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Notebook di Colab Enterprise.

   Vai a Notebooks

2. Nel menu Regione, seleziona la regione contenente il tuo blocco note.

3. Accanto a un blocco note, fai clic sul menu Azioni blocco note e seleziona Pianifica.

4. Nel campo Nome pianificazione, inserisci un nome per la programmazione.

5. Fai clic sull'elenco Modello di runtime e seleziona un modello di runtime. Il modello di runtime determina le specifiche del runtime che esegue il tuo notebook.

6. In Pianificazione esecuzione, seleziona Periodica per pianificare l'esecuzione del notebook per un intervallo di tempo specifico.

7. Completa la finestra di dialogo di pianificazione.

8. Accanto al campo Posizione di output Cloud Storage, fai clic su Sfoglia per aprire la finestra di dialogo Seleziona cartella.

9. Seleziona un bucket Cloud Storage. In alternativa, per creare un bucket, fai clic su  Crea nuovo bucket e completa la finestra di dialogo.

10. Se hai selezionato un modello di runtime senza le credenziali dell'utente finale abilitate, la finestra di dialogo include un campo Account di servizio. Nel campo Account di servizio, inserisci l'indirizzo email di un account di servizio.

11. Fai clic su Invia.

    Le esecuzioni pianificate dei notebook vengono avviate automaticamente in base alla pianificazione impostata.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• DISPLAY_NAME: il nome visualizzato della programmazione.
• CRON_SCHEDULE: la pianificazione impostata in formato cron di Unix. Ad esempio, 00 19 * * MON indica che la pubblicazione avviene settimanalmente il lunedì alle ore 19:00 nel fuso orario di Greenwich (GMT).
• NOTEBOOK_RUN_NAME: il nome visualizzato per le esecuzioni del notebook generate da questa pianificazione.
• NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: il modello di runtime del notebook che specifica la configurazione di calcolo del runtime.
• NOTEBOOK_URI: l'URI Cloud Storage del notebook da eseguire.
• OUTPUT_URI: la posizione di Cloud Storage in cui vuoi memorizzare i risultati.
• USER_EMAIL: l'indirizzo email dell'account utente che specifica l'accesso della corsa del notebook alle risorse Google Cloud .
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• REGION: la regione in cui verrà eseguita la pianificazione.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Per ulteriori informazioni sulla creazione di pianificazioni dei notebook Colab Enterprise dalla riga di comando, consulta la documentazione della CLI gcloud.

Python

Prima di provare questo esempio, installa l'SDK Vertex AI per Python. La libreria client Python di Vertex AI viene installata quando installi l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK per 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",
    }
  }
})

Nella console Google Cloud, puoi visualizzare le pianificazioni nella scheda Pianificazioni. Puoi visualizzare i risultati delle esecuzioni del blocco note completate nella scheda Job di esecuzione.

Visualizza risultati

Per visualizzare i risultati dell'esecuzione del notebook, puoi utilizzare la console Google Cloud, l&#gcloud CLI o la libreria client Vertex AI Python.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Job di esecuzione di Colab Enterprise.

   Vai a Job di esecuzione

2. Accanto all'esecuzione del notebook per cui vuoi visualizzare i risultati, fai clic su Visualizza risultato.

   Si apre un riquadro di sola lettura che mostra i risultati dell'esecuzione del notebook.

3. Per chiudere il riquadro, fai clic su Chiudi.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• REGION: la regione in cui si trovano i risultati dell'esecuzione del notebook.
• SCHEDULE_NAME: il nome della pianificazione per cui visualizzare i risultati. Per visualizzare i risultati di tutte le pianificazioni, ometti il flag --filter.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Per ulteriori informazioni sull'elenco delle esecuzioni dei notebook di Colab Enterprise dalla riga di comando, consulta la documentazione di gcloud CLI.

Python

Prima di provare questo esempio, installa l'SDK Vertex AI per Python. La libreria client Python di Vertex AI viene installata quando installi l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK per 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

Eliminare i risultati

Per eliminare un risultato da una delle esecuzioni del notebook, puoi utilizzare la console Google Cloud o la gcloud CLI.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Job di esecuzione di Colab Enterprise.

   Vai a Job di esecuzione

2. Seleziona l'esecuzione del notebook per cui vuoi eliminare il risultato.

3. Fai clic su  Elimina.

4. Per confermare l'eliminazione, fai clic su Conferma.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• NOTEBOOK_RUN_ID: l'ID dell'esecuzione del notebook che vuoi eliminare.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• REGION: la regione in cui si trova l'esecuzione del notebook.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Per saperne di più sull'eliminazione delle esecuzioni dei notebook di Colab Enterprise dalla riga di comando, consulta la documentazione dell'interfaccia a riga di comando gcloud.

Condividere i risultati di un'esecuzione del notebook

Puoi condividere i risultati dell'esecuzione del blocco note fornendo l'accesso al bucket Cloud Storage contenente l'esecuzione del blocco note. Fornendo questo accesso, gli utenti possono accedere anche a qualsiasi altra risorsa nello stesso bucket Cloud Storage (consulta Considerazioni sulla sicurezza).

Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Condivisione e collaborazione di Cloud Storage.

Considerazioni sulla sicurezza

I risultati dell'esecuzione del notebook vengono archiviati come file di notebook (IPYNB) in un bucket Cloud Storage. Tieni presente quanto segue quando concedi l'accesso a questo bucket:

• Chiunque abbia accesso al bucket può vedere il codice del file del blocco note e i risultati dell'esecuzione del blocco note.

• Chiunque abbia la possibilità di modificare i contenuti del bucket può modificare i contenuti del file del notebook.

Quando la pianificazione è configurata per utilizzare le credenziali personali, solo l'utente specificato può modificarla o attivarla.

Quando la pianificazione è configurata per utilizzare un account di servizio, solo gli utenti con l'autorizzazione iam.serviceAccounts.actAs per l'account di servizio possono modificarla o attivarla.

Visualizzare i dettagli della pianificazione

Puoi visualizzare informazioni su una pianificazione, tra cui:

• Il bucket Cloud Storage in cui la pianificazione memorizza i risultati.
• L'ora di inizio e di fine.
• La frequenza.

Per visualizzare i dettagli della pianificazione, puoi utilizzare la console Google Cloud o la gcloud CLI.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Pianificazioni di Colab Enterprise.

   Vai a Pianificazioni

2. Fai clic sul nome di una pianificazione.

   Viene visualizzata la pagina Dettagli pianificazione.

3. Per tornare alla pagina Pianificazioni, fai clic su  Torna alla pagina precedente.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• SCHEDULE: l'ID della pianificazione.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• REGION: la regione in cui si trova la pianificazione.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Per ulteriori informazioni su come visualizzare le pianificazioni di Colab Enterprise dalla riga di comando, consulta la documentazione dell'interfaccia a riga di comando gcloud.

Mettere in pausa, ripristinare o eliminare una pianificazione

Per mettere in pausa, riprendere o eliminare una pianificazione, puoi utilizzare la console Google Cloud o gcloud CLI.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Pianificazioni di Colab Enterprise.

   Vai a Pianificazioni

2. Seleziona una pianificazione.

3. Fai clic su  Metti in pausa,  Riprendi o  Elimina.

gcloud

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

• ACTION: uno di pause, resume o delete.
• SCHEDULE_ID: l'ID della pianificazione.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• REGION: la regione in cui si trova la pianificazione.

Esegui il seguente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: assicurati di aver inizializzato Google Cloud CLI con l'autenticazione e un progetto, eseguendo gcloud init; oppure gcloud auth login e gcloud config set project.

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

Per ulteriori informazioni sulla gestione delle pianificazioni di Colab Enterprise dalla riga di comando, consulta la documentazione di gcloud CLI.

Nota: l'eliminazione di una pianificazione non comporta l'eliminazione delle esecuzioni del notebook generate da quella pianificazione.

Passaggi successivi

• Scopri di più su runtime e modelli di runtime.

• Scopri come creare un modello di runtime.

• Scopri di più su come accedere Google Cloud ai servizi e alle API nel tuo notebook.