Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Crear una versión específica de una instancia
En esta página, se describe cómo crear una versión específica de una instancia de Vertex AI Workbench.
Por qué deberías crear una versión específica
Te recomendamos crear una versión específica para asegurarte de que tu instancia de Vertex AI Workbench tenga un software compatible con tu código o aplicación.
Las imágenes de las instancias de Vertex AI Workbench se actualizan con frecuencia, y las versiones específicas de software y paquetes preinstalados varían de una versión a otra.
Para obtener más información sobre las versiones específicas de Vertex AI Workbench, consulta las notas de la versión de Vertex AI.
Después de crear una versión específica de una instancia de Vertex AI Workbench, puedes actualizarla.
Con la actualización de la instancia se actualizan el software y los paquetes preinstalados.
Para obtener más información, consulta Actualiza el entorno de una instancia.
Antes de comenzar
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.
In the Google Cloud console, on the project selector page,
select or create a Google Cloud project.
Puedes crear una versión específica de una instancia de Vertex AI Workbench con la Google Cloud consola o Google Cloud CLI.
Console
Para crear una versión específica de una instancia de Vertex AI Workbench, haz lo siguiente:
Cuando creas una instancia, en la sección Entorno, selecciona Usar una versión anterior.
Haz clic en la lista Versión y selecciona una versión. Las versiones están numeradas con el formato M seguido del número de la versión, por ejemplo, M123.
Completa el resto del diálogo de creación de la instancia y, luego, haz clic en Crear.
Vertex AI Workbench crea una instancia y la inicia de forma automática.
Cuando la instancia está lista para usarse, Vertex AI Workbench
activa un vínculo Abrir JupyterLab.
gcloud
Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
INSTANCE_NAME: el nombre de tu instancia de Vertex AI Workbench. Debe comenzar con una letra seguida de un máximo de 62 letras minúsculas, números o guiones (-) y no puede terminar con un guion.
PROJECT_ID: el ID de tu proyecto
LOCATION: Es la zona en la que deseas que se ubique la instancia.
VM_IMAGE_NAME: Es el nombre de la imagen. Para obtener una lista de los nombres de imagen disponibles, usa el comando get-config.
METADATA: Son metadatos personalizados que se aplicarán a esta instancia;
por ejemplo, para especificar una secuencia de comandos posterior al inicio,
puedes usar la etiqueta de metadatos post-startup-script en el formato:
--metadata=post-startup-script=gs://BUCKET_NAME/hello.sh
Si deseas obtener más información sobre el comando para crear una instancia desde la línea de comandos, consulta la documentación de gcloud CLI.
Vertex AI Workbench crea una instancia y la inicia de forma automática.
Cuando la instancia está lista para usarse, Vertex AI Workbench
activa un vínculo Abrir JupyterLab en la Google Cloud consola.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["# Create a specific version of a Vertex AI Workbench instance\n\nCreate a specific version of an instance\n========================================\n\nThis page describes how to create a specific version of a\nVertex AI Workbench instance.\n\nWhy you might want to create a specific version\n-----------------------------------------------\n\nTo ensure that your Vertex AI Workbench instance has software\nthat is compatible with your code or application, you might want to create\na specific version.\n\nVertex AI Workbench instance images are updated frequently, and\nspecific versions of preinstalled software and packages vary from version\nto version.\n\nTo learn more about specific Vertex AI Workbench versions,\nsee the [Vertex AI release notes](/vertex-ai/docs/release-notes).\n\nAfter you create a specific version of\na Vertex AI Workbench instance, you can upgrade it.\nUpgrading the instance updates the preinstalled software and packages.\nFor more information,\nsee [Upgrade an instance's environment](/vertex-ai/docs/workbench/instances/upgrade).\n\nBefore you begin\n----------------\n\n- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, [create an account](https://console.cloud.google.com/freetrial) to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.\n- In the Google Cloud console, on the project selector page,\n select or create a Google Cloud project.\n\n | **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.\n\n [Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n-\n [Verify that billing is enabled for your Google Cloud project](/billing/docs/how-to/verify-billing-enabled#confirm_billing_is_enabled_on_a_project).\n\n-\n\n\n Enable the Notebooks API.\n\n\n [Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=notebooks.googleapis.com&redirect=https://console.cloud.google.com)\n\n- In the Google Cloud console, on the project selector page,\n select or create a Google Cloud project.\n\n | **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.\n\n [Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n-\n [Verify that billing is enabled for your Google Cloud project](/billing/docs/how-to/verify-billing-enabled#confirm_billing_is_enabled_on_a_project).\n\n-\n\n\n Enable the Notebooks API.\n\n\n [Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=notebooks.googleapis.com&redirect=https://console.cloud.google.com)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCreate a specific version\n-------------------------\n\nYou can create a specific version of a Vertex AI Workbench instance\nby using the Google Cloud console or the Google Cloud CLI. \n\n### Console\n\nTo create a specific version of a Vertex AI Workbench instance,\ndo the following:\n\n1. When you [create an instance](/vertex-ai/docs/workbench/instances/create),\n in the **Environment** section, select **Use a previous version**.\n\n2. Click the **Version** list, and select a version. Versions are numbered\n in the form of an `M` followed by the number of the release,\n for example, `M123`.\n\n3. Complete the rest of the instance-creation dialog, and then\n click **Create**.\n\n Vertex AI Workbench creates an instance and automatically starts it.\n When the instance is ready to use, Vertex AI Workbench\n activates an **Open JupyterLab** link.\n\n### gcloud\n\n\nBefore using any of the command data below,\nmake the following replacements:\n\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eINSTANCE_NAME\u003c/var\u003e: the name of your Vertex AI Workbench instance; must start with a letter followed by up to 62 lowercase letters, numbers, or hyphens (-), and cannot end with a hyphen\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003ePROJECT_ID\u003c/var\u003e: your project ID\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eLOCATION\u003c/var\u003e: the zone where you want your instance to be located\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eVM_IMAGE_NAME\u003c/var\u003e: the image name; to get a list of the available image names, use the [`get-config`\n command](/sdk/gcloud/reference/workbench/instances/get-config)\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eMACHINE_TYPE\u003c/var\u003e: the [machine type](/compute/docs/machine-resource) of your instance's VM\n- \u003cvar translate=\"no\"\u003eMETADATA\u003c/var\u003e: custom metadata to apply to this instance;\n for example, to specify a post-startup-script,\n you can use the `post-startup-script` metadata tag, in the format:\n `--metadata=post-startup-script=gs://`\u003cvar translate=\"no\"\u003eBUCKET_NAME\u003c/var\u003e`/hello.sh`\n\n | To enable the JupyterLab 4 preview, use `--metadata=enable-jupyterlab4-preview=true`. For more information, see [JupyterLab 4 preview](/vertex-ai/docs/workbench/instances/create#jupyterlab-preview).\n\n\nExecute the\n\nfollowing\n\ncommand:\n\n#### Linux, macOS, or Cloud Shell\n\n**Note:** Ensure you have initialized the Google Cloud CLI with authentication and a project by running either [gcloud init](/sdk/gcloud/reference/init); or [gcloud auth login](/sdk/gcloud/reference/auth/login) and [gcloud config set project](/sdk/gcloud/reference/config/set). \n\n```bash\ngcloud workbench instances create INSTANCE_NAME \\\n --project=PROJECT_ID \\\n --location=LOCATION \\\n --vm-image-project=\"cloud-notebooks-managed\" \\\n --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME \\\n --machine-type=MACHINE_TYPE \\\n --metadata=METADATA\n```\n\n#### Windows (PowerShell)\n\n**Note:** Ensure you have initialized the Google Cloud CLI with authentication and a project by running either [gcloud init](/sdk/gcloud/reference/init); or [gcloud auth login](/sdk/gcloud/reference/auth/login) and [gcloud config set project](/sdk/gcloud/reference/config/set). \n\n```bash\ngcloud workbench instances create INSTANCE_NAME `\n --project=PROJECT_ID `\n --location=LOCATION `\n --vm-image-project=\"cloud-notebooks-managed\" `\n --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME `\n --machine-type=MACHINE_TYPE `\n --metadata=METADATA\n```\n\n#### Windows (cmd.exe)\n\n**Note:** Ensure you have initialized the Google Cloud CLI with authentication and a project by running either [gcloud init](/sdk/gcloud/reference/init); or [gcloud auth login](/sdk/gcloud/reference/auth/login) and [gcloud config set project](/sdk/gcloud/reference/config/set). \n\n```bash\ngcloud workbench instances create INSTANCE_NAME ^\n --project=PROJECT_ID ^\n --location=LOCATION ^\n --vm-image-project=\"cloud-notebooks-managed\" ^\n --vm-image-name=VM_IMAGE_NAME ^\n --machine-type=MACHINE_TYPE ^\n --metadata=METADATA\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor more information about the command for creating an\ninstance from the command line, see the [gcloud CLI\ndocumentation](/sdk/gcloud/reference/workbench/instances/create).\n\nVertex AI Workbench creates an instance and automatically starts it.\nWhen the instance is ready to use, Vertex AI Workbench\nactivates an **Open JupyterLab** link in the Google Cloud console.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [upgrading\n Vertex AI Workbench instances](/vertex-ai/docs/workbench/instances/upgrade)\n to ensure that your instance upgrades only when you are ready.\n\n- Learn about [monitoring the health status](/vertex-ai/docs/workbench/instances/monitor-health) of\n your Vertex AI Workbench instance."]]
