JupyterLab で Cloud Storage バケットとファイルにアクセスする

JupyterLab で Cloud Storage バケットとファイルにアクセスする

このページでは、Cloud Storage に保存されているファイルを参照できるように、Cloud Storage バケットを Vertex AI Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースにマウントする方法について説明します。テキスト ファイルやノートブック（IPYNB）ファイルなど、JupyterLab と互換性のあるファイルを開いて編集することもできます。

概要

Vertex AI Workbench インスタンスには、Cloud Storage バケットをマウントできる Cloud Storage インテグレーションが含まれています。つまり、JupyterLab インターフェース内からバケットの内容を参照し、互換性のあるファイルを操作できます。

Vertex AI Workbench インスタンスと同じプロジェクト内でインスタンスがアクセスできる任意の Cloud Storage バケットとファイルにアクセスできます。

注: Vertex AI Workbench インスタンスの Cloud Storage へのアクセス権は、インスタンスへのアクセスを許可するために使用した単一のユーザーまたはサービス アカウントによって決定されます。たとえば、特定のサービス アカウントにインスタンスへのアクセス権を付与した場合、JupyterLab で使用する Cloud Storage バケットへのアクセス権もそのサービス アカウントに付与する必要があります。

始める前に

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 Notebooks API.

   Enable the API

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 Notebooks API.

   Enable the API

必要なロール

Cloud Storage バケットを Vertex AI Workbench インスタンスにマウントするために必要な権限がユーザー アカウントに付与されるようにするには、プロジェクトに対する次の IAM ロールをユーザー アカウントに付与するよう、管理者に依頼してください。

• Notebooks 実行者（roles/notebooks.runner）
• Storage オブジェクト ユーザー（roles/storage.objectUser）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

管理者は、カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、必要な権限をユーザー アカウントに付与することもできます。

共有ストレージのマウントを有効にするために必要な権限

Vertex AI Workbench インスタンスで共有ストレージのマウントを有効にするには、Vertex AI Workbench インスタンスのサービス アカウントにプロジェクトに対する storage.buckets.list 権限を付与するよう、管理者に依頼してください。

Vertex AI Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースに [Mount shared storage] ボタンを表示するには、storage.buckets.list 権限が必要です。

バケットと Vertex AI Workbench インスタンスを作成する

Vertex AI Workbench インスタンスと同じプロジェクト内の少なくとも 1 つの Cloud Storage バケットにアクセスできる必要があります。

1. Cloud Storage バケットを作成する必要がある場合は、バケットを作成するをご覧ください。

2. まだ作成していない場合は、Cloud Storage バケットと同じプロジェクトに Vertex AI Workbench インスタンスを作成します。

JupyterLab を開く

1. Google Cloud コンソールで、[インスタンス] ページに移動します。

   [インスタンス] に移動

2. Vertex AI Workbench インスタンス名の横にある [JupyterLab を開く] をクリックします。

   Vertex AI Workbench インスタンスで JupyterLab が表示されます。

Cloud Storage バケットをマウントする

Cloud Storage バケットをマウントしてアクセスする手順は次のとおりです。

1. JupyterLab で、[ File Browser] タブが選択されていることを確認します。

2. 左側のサイドバーで、[ Mount shared storage] ボタンをクリックします。このボタンが表示されない場合は、サイドバーの右側をドラッグして、ボタンが表示されるまでサイドバーを開きます。

   

3. [Bucket name] フィールドに、マウントする Cloud Storage バケット名を入力します。

4. [Mount] をクリックします。

5. Cloud Storage バケットは、左側のサイドバーの [File browser] タブにフォルダとして表示されます。フォルダをダブルクリックして開き、内容を確認します。

トラブルシューティング

Cloud Storage バケットをインスタンスにマウントする際の問題を診断して解決する方法については、Vertex AI Workbench のトラブルシューティングをご覧ください。

次のステップ

• Cloud Storage に関する詳細

• JupyterLab から BigQuery のデータにクエリを実行する方法を学習する。