Accede a los buckets y archivos de Cloud Storage en JupyterLab

Accede a los buckets y archivos de Cloud Storage en JupyterLab

En esta página, se muestra cómo activar un bucket de Cloud Storage en la interfaz de JupyterLab de tu instancia de Vertex AI Workbench para que puedas explorar archivos almacenados en Cloud Storage. También puedes abrir y editar archivos que sean compatibles con JupyterLab, como archivos de texto y archivos de notebook (IPYNB).

Descripción general

Las instancias de Vertex AI Workbench incluyen una integración de Cloud Storage que te permite activar un bucket de Cloud Storage. Esto significa que puedes explorar el contenido del bucket y trabajar con archivos compatibles desde la interfaz de JupyterLab.

Puedes acceder a cualquiera de los buckets y archivos de Cloud Storage a los que tiene acceso tu instancia dentro del mismo proyecto que tu instancia de Vertex AI Workbench.

Nota: El acceso de tu instancia de Vertex AI Workbench a Cloud Storage se determina por el usuario único o la cuenta de servicio que usaste para otorgar acceso a tu instancia. Por ejemplo, si otorgaste a una cuenta de servicio específica acceso a tu instancia, también debes otorgar a esa cuenta de servicio acceso a los buckets de Cloud Storage que deseas usar en JupyterLab.

Antes de comenzar

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

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. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

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. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

7. Enable the Notebooks API.

   Enable the API

Roles obligatorios

Para garantizar que tu cuenta de usuario tenga los permisos necesarios para activar un bucket de Cloud Storage en una instancia de Vertex AI Workbench, pídele a tu administrador que otorgue a tu cuenta de usuario los siguientes roles de IAM en el proyecto:

• Ejecutor de notebooks (roles/notebooks.runner)
• Usuario de objetos de almacenamiento (roles/storage.objectUser)

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administración del acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Es posible que tu administrador también pueda otorgar a tu cuenta de usuario los permisos necesarios a través de roles personalizados o de otros roles predefinidos.

Permiso necesario para habilitar la activación de almacenamiento compartido

Para habilitar la activación de almacenamiento compartido en la instancia de Vertex AI Workbench, pídele a tu administrador que le otorgue a la cuenta de servicio de la instancia de Vertex AI Workbench el permiso storage.buckets.list en el proyecto.

El permiso storage.buckets.list es obligatorio para que el botón Activar almacenamiento compartido aparezca en la interfaz de JupyterLab de tu instancia de Vertex AI Workbench.

Crea un bucket y una instancia de Vertex AI Workbench

Debes tener acceso al menos a un bucket de Cloud Storage en el mismo proyecto que tu instancia de Vertex AI Workbench.

1. Si necesitas crear un bucket de Cloud Storage, consulta Crea buckets.

2. Si aún no lo hiciste, crea una instancia de Vertex AI Workbench en el mismo proyecto que tu bucket de Cloud Storage.

Abre JupyterLab

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Instancias.

   Ir a Instancias

2. Junto al nombre de la instancia de Vertex AI Workbench, haz clic en Abrir JupyterLab.

   Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.

Activa un bucket de Cloud Storage

Para activar un bucket de Cloud Storage y acceder a él, haz lo siguiente:

1. En JupyterLab, asegúrate de que la pestaña Navegador de archivos esté seleccionada.

2. En la barra lateral izquierda, haz clic en el botón Activar almacenamiento compartido. Si no ves el botón, arrastra el lado derecho de la barra lateral para expandirla hasta que veas el botón.

   

3. En el campo Nombre del bucket, ingresa el nombre del bucket de Cloud Storage que deseas activar.

4. Haz clic en Montar.

5. Tu bucket de Cloud Storage aparece como una carpeta en la pestaña Navegador de archivos de la barra lateral izquierda. Haz doble clic en la carpeta para abrirla y explorar el contenido.

Solucionar problemas

Para encontrar métodos para diagnosticar y resolver problemas con la activación de un bucket de Cloud Storage en tu instancia, consulta Solución de problemas de Vertex AI Workbench.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre Cloud Storage.

• Aprende a consultar datos en BigQuery desde JupyterLab.