访问 JupyterLab 中的 Cloud Storage 存储桶和文件

访问 JupyterLab 中的 Cloud Storage 存储桶和文件

本页面介绍如何将 Cloud Storage 存储桶装载到 Vertex AI Workbench 实例的 JupyterLab 界面，以便您可以浏览存储在 Cloud Storage 中的文件。您还可以打开和修改与 JupyterLab 兼容的文件，例如文本文件和笔记本 (IPYNB) 文件。

概览

Vertex AI Workbench 实例包含 Cloud Storage 集成，可让您装载 Cloud Storage 存储桶。这意味着您可以在 JupyterLab 界面中浏览存储桶的内容并使用兼容的文件。

您可以访问您的实例在 Vertex AI Workbench 实例所属的项目中有权访问的任何 Cloud Storage 存储桶和文件。

注意：Vertex AI Workbench 实例对 Cloud Storage 的访问权限取决于您用于授予对您的实例的访问权限的单个用户或服务账号。例如，如果您向特定服务账号授予了对实例的访问权限，则还必须向该服务账号授予要在 JupyterLab 中使用的 Cloud Storage 存储桶的访问权限。

准备工作

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

所需的角色

如需确保您的用户账号具有将 Cloud Storage 存储桶装载到 Vertex AI Workbench 实例所需的权限，请让您的管理员为您的用户账号授予项目的以下 IAM 角色：

• Notebooks Runner (roles/notebooks.runner)
• Storage Object User (roles/storage.objectUser)

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

您的管理员还可以通过自定义角色或其他预定义角色向您的用户账号授予所需的权限。

启用共享存储空间挂载所需的权限

如需在 Vertex AI Workbench 实例中启用共享存储空间装载，请让管理员为 Vertex AI Workbench 实例的服务账号授予项目的 storage.buckets.list 权限。

如需在 Vertex AI Workbench 实例的 JupyterLab 界面中显示装载共享存储空间按钮，则需要 storage.buckets.list 权限。

创建存储桶和 Vertex AI Workbench 实例

您必须有权访问 Vertex AI Workbench 实例所属项目中的至少一个 Cloud Storage 存储桶。

1. 如果您需要创建 Cloud Storage 存储桶，请参阅创建存储桶。

2. 如果您还没有在 Cloud Storage 存储桶所属的项目中创建 Vertex AI Workbench 实例，请创建一个。

打开 JupyterLab

1. 在 Google Cloud 控制台中，进入实例页面。

   转到实例

2. 在 Vertex AI Workbench 实例名称旁边，点击打开 JupyterLab。

   您的 Vertex AI Workbench 实例会打开 JupyterLab。

装载 Cloud Storage 存储桶

如需装载并访问 Cloud Storage 存储桶，请执行以下操作：

1. 在 JupyterLab 中，确保选中  文件浏览器标签页。

2. 在左侧边栏中，点击  装载共享存储空间按钮。如果您没有看到该按钮，请拖动边栏的右侧以展开边栏，直到看到该按钮为止。

   

3. 在存储桶名称字段中，输入要装载的 Cloud Storage 存储桶名称。

4. 点击装载 (Mount)。

5. 您的 Cloud Storage 存储桶在左侧边栏的文件浏览器标签页中显示为文件夹。双击该文件夹可将其打开并浏览其内容。

问题排查

如需查找用于诊断和解决将 Cloud Storage 存储桶装载到实例的问题的方法，请参阅排查 Vertex AI Workbench 问题。

后续步骤

• 详细了解 Cloud Storage。

• 了解如何从 JupyterLab 查询 BigQuery 表中的数据。