Accedi ai file e ai bucket Cloud Storage in JupyterLab

Accedi ai file e ai bucket Cloud Storage in JupyterLab

Questa pagina mostra come montare un bucket Cloud Storage sull'interfaccia JupyterLab della tua istanza Vertex AI Workbench in modo da poter sfogliare i file archiviati in Cloud Storage. Puoi anche aprire e modificare i file compatibili con JupyterLab, come file di testo e (IPYNB).

Panoramica

Le istanze di Vertex AI Workbench includono un'integrazione di Cloud Storage che ti consente di montare un bucket Cloud Storage. Ciò significa che puoi esaminare i contenuti del bucket e lavorare con i file compatibili dall'interfaccia JupyterLab.

Puoi accedere a qualsiasi bucket e file Cloud Storage che l'istanza ha accesso all'interno dello stesso progetto dalla tua istanza di Vertex AI Workbench.

Nota: l'accesso dell'istanza di Vertex AI Workbench a Cloud Storage è determinato dal singolo account utente o di servizio utilizzato per concedere l'accesso all'istanza. Ad esempio, se hai concesso a un account di servizio specifico l'accesso alla tua istanza, devi concedere a questo account di servizio l'accesso anche ai bucket Cloud Storage che vuoi utilizzare in JupyterLab.

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 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

Ruoli obbligatori

Per assicurarti che il tuo account utente disponga delle autorizzazioni necessarie per montare un bucket Cloud Storage su un'istanza di Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concedere al tuo account utente i seguenti ruoli IAM nel progetto:

• Blocco note (roles/notebooks.runner)
• Utente oggetto archiviazione (roles/storage.objectUser)

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.

Autorizzazione richiesta per abilitare il montaggio dello spazio di archiviazione condiviso

Per abilitare il montaggio dello spazio di archiviazione condiviso nell'istanza Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concedere all'account di servizio dell'istanza Vertex AI Workbench l'autorizzazione storage.buckets.list per il progetto.

L'autorizzazione storage.buckets.list è necessaria per visualizzare il pulsante Monta archiviazione condivisa nell'interfaccia JupyterLab della tua istanza Vertex AI Workbench.

Crea un bucket e un'istanza di Vertex AI Workbench

Devi avere accesso ad almeno un bucket Cloud Storage nello stesso progetto dell'istanza Vertex AI Workbench.

1. Se devi creare un bucket Cloud Storage, consulta Creare bucket.

2. Se non l'hai ancora fatto, crea un'istanza di Vertex AI Workbench nello stesso progetto del tuo bucket Cloud Storage.

Apri JupyterLab

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Istanze.

   Vai a Istanze

2. Accanto al nome dell'istanza di Vertex AI Workbench, fai clic su Apri JupyterLab.

   La tua istanza di Vertex AI Workbench apre JupyterLab.

Monta un bucket Cloud Storage

Per montare e quindi accedere a un bucket Cloud Storage, segui questi passaggi:

1. In JupyterLab, assicurati che Scheda Browser file è selezionata.

2. Nella barra laterale di sinistra, fai clic sull'icona  montaggio spazio di archiviazione condiviso. Se non vedi il pulsante, trascina il lato destro della barra laterale per espanderla fino a quando non vedi il pulsante.

   

3. Nel campo Nome bucket, inserisci il nome del bucket Cloud Storage che vuoi montare.

4. Fai clic su Monta.

5. Il bucket Cloud Storage viene visualizzato come cartella nella scheda Browser dei file della barra laterale sinistra. Fai doppio clic sulla cartella per aprirla e sfoglia i contenuti.

Risoluzione dei problemi

Per trovare metodi per diagnosticare e risolvere i problemi di montaggio di un bucket Cloud Storage nell'istanza, consulta la sezione Risoluzione dei problemi di Vertex AI Workbench.

Passaggi successivi

• Scopri di più su Cloud Storage.

• Scopri come eseguire query sui dati in BigQuery da JupyterLab.