Notebooks

Un servicio de cuadernos para empresas que te permitirá poner en marcha tus proyectos en cuestión de minutos.

Descripción del contenido del vídeo.

Instancias de cuadernos de JupyterLab gestionadas

Notebooks es un servicio gestionado que ofrece un entorno de JupyterLab integrado y seguro en el que los científicos de datos y los desarrolladores de aprendizaje automático pueden experimentar, desarrollar y desplegar modelos para producción. Con un solo clic, los usuarios de este servicio pueden crear instancias que ejecutan JupyterLab y que tienen preinstalados los frameworks más actuales de ciencia de datos y de aprendizaje automático.

Novedades

Despliega con un solo clic

Con un solo clic, puedes desplegar nuevas instancias de JupyterLab y comenzar a analizar tus datos de inmediato. Todas las instancias están preconfiguradas con versiones optimizadas de las bibliotecas de ciencia de datos y aprendizaje automático más populares, como TensorFlow, Keras, PyTorch, fast.ai, RAPIDS, NumPy, scikit-learn, pandas y Matplotlib.

Escala bajo demanda

Puedes empezar a trabajar con menos recursos e ir añadiendo CPUs, RAM y GPUs. Si tienes demasiados datos para gestionarlos desde una sola máquina, recurre sin interrupciones a servicios distribuidos como BigQuery, Dataproc, Dataflow, Vertex Training y Vertex Prediction. Solo se te cobrará por las instancias cuando se estén ejecutando.

Experiencia óptima

Podrás pasar de los datos a un modelo de aprendizaje automático desplegado sin salir de Notebooks. Extrae datos de BigQuery, usa Cloud Dataproc para transformarlos y aprovecha los servicios de Vertex AI y de Kubeflow para llevar a cabo el entrenamiento distribuido y la predicción online.

Características

Experiencia de JupyterLab gestionada

Notebooks se basa en JupyterLab, la herramienta estándar del sector. Por tanto, puedes usarlo con la comunidad de la ciencia de datos de RPython y R e instalar complementos de JupyterLab para personalizar tu entorno.

Desarrollo seguro

Notebooks es compatible con conocidas arquitecturas de seguridad empresarial mediante controles de servicio de VPC, VPC compartida y controles de IP privada. También puedes encriptar los datos de tus discos con CMEK.

Acceso de usuarios controlado

Puedes elegir entre dos modos predefinidos de acceso de usuarios: usar una cuenta de servicio o permitir que solo un usuario pueda acceder a Notebooks. Puedes personalizar el acceso en función de tu arquitectura de seguridad empresarial mediante Gestión de Identidades y Accesos de Cloud.

Ajustes de red avanzados

Puedes seleccionar cualquier nube privada virtual por sus instancias de Notebooks, siempre que puedan acceder a Cloud Storage a través del acceso privado de Google o de Internet. También tienes la posibilidad de desactivar la dirección IP pública y acceder a la instancia a través de un proxy.

Compatibilidad con frameworks de ciencia de datos

Te proporcionamos un entorno preconfigurado y compatible con las bibliotecas de ciencia de datos más populares, como R, pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn o Matplotlib. Además, admite frameworks de aprendizaje automático igualmente conocidos, como TensorFlow, Keras, fast.ai, RAPIDS, XGBoost y PyTorch.

Optimizado para el aprendizaje automático

Gracias a las versiones optimizadas de TensorFlow y PyTorch para Notebooks, puedes sacar el máximo partido al hardware de Google Cloud y añadir y eliminar sin ningún problema GPUs de tus instancias.

Compatibilidad con Git

Insertar y extraer cuadernos de tu repositorio de Git es muy sencillo; por eso, también puedes compartir tus cuadernos fácilmente con tus compañeros.

Utiliza tu propio contenedor

Puedes ejecutar una instancia de cuaderno en el contenedor que quieras. Esto te ofrece la flexibilidad de instalar las bibliotecas concretas que necesita tu organización o de configurar previamente el entorno de ejecución de JupyterLab que prefieras.

Compatibilidad con Explainable AI

Los cuadernos tienen presintalada Explainable AI de Google Cloud, que permite generar atribuciones de funciones sobre la marcha para crear prototipos y depurar modelos rápidamente.

Ciclo de vida integral de aprendizaje automático

En la parte superior aparece el título Vertex AI. Las flechas se mueven de izquierda a derecha y hay cuatro columnas de flujos de procesamiento. En la columna 1, Preparación, aparecen Etiquetado de datos, Conjuntos de datos de BigQuery y Cloud Storage. En la columna 2, Creación, aparecen Notebooks, AutoML, Training, Imágenes de máquina virtual de aprendizaje profundo y Contenedores de aprendizaje profundo. En la columna 3, Validación, aparecen AI Explanations, Herramienta de hipótesis y Vizier. En la columna 4, Desplegar, aparecen Predicción y TensorFlow Enterprise.

Recursos

Precio

No hay tarifas mínimas ni pagos por adelantado, ni tampoco cargos adicionales por utilizar Notebooks. Solo pagas por los recursos de Cloud que uses con las instancias de Notebooks: Compute Engine, Cloud Storage, Verte Training, Vertex Prediction, BigQuery y otros servicios. También puedes utilizar nuestra calculadora de precios para hacer una estimación de los costes que se derivan de ejecutar tus cargas de trabajo.

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