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 nell'interfaccia JupyterLab della tua istanza di Vertex AI Workbench, in modo da poter sfogliare i file archiviati in Cloud Storage. Puoi anche aprire e modificare file compatibili con JupyterLab, come file di testo e file di blocchi note (IPYNB).

Panoramica

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

Puoi accedere a qualsiasi bucket e file Cloud Storage a cui ha accesso l'istanza all'interno dello stesso progetto della 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 che hai utilizzato per concedere l'accesso all'istanza. Ad esempio, se hai concesso l'accesso alla tua istanza a un account di servizio specifico, devi concedere a quell'account di servizio anche l'accesso ai bucket Cloud Storage che vuoi utilizzare in JupyterLab.

Prima di iniziare

1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

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. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

4. Attiva l'API Notebooks.

   Abilita l'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. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

7. Attiva l'API Notebooks.

   Abilita l'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 all'account utente i seguenti ruoli IAM nel progetto:

• Blocco note (roles/notebooks.runner)
• Utente oggetti Storage (roles/storage.objectUser)

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestire l'accesso.

L'amministratore potrebbe anche essere in grado di concedere 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 di Vertex AI Workbench, chiedi all'amministratore di concedere all'account di servizio dell'istanza di Vertex AI Workbench l'autorizzazione storage.buckets.list per il progetto.

L'autorizzazione storage.buckets.list è necessaria per visualizzare il pulsante Monta archivio condiviso 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 della tua istanza di Vertex AI Workbench.

1. Se hai bisogno di creare un bucket Cloud Storage, consulta Creare bucket.

2. Se non l'hai già 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 sia selezionata la scheda  File Browser.

2. Nella barra laterale di sinistra, fai clic sul pulsante  Monta spazio di archiviazione condiviso. Se non vedi il pulsante, trascina il lato destro della barra laterale per espanderla fino a quando non appare il pulsante.

   

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

4. Fai clic su Monta.

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

Risolvere i problemi

Per trovare i metodi per diagnosticare e risolvere i problemi relativi al montaggio di un bucket Cloud Storage nell'istanza, consulta 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.