Administrar atributos a través de metadatos
En esta página, se describe cómo administrar algunas funciones de la instancia de Vertex AI Workbench mediante la modificación de los pares clave-valor de metadatos de la instancia.
Claves de metadatos
Para obtener información sobre las funciones y sus respectivas claves de metadatos, consulta la siguiente tabla.
Función | Descripción | Clave de metadatos | Valores predeterminados y valores aceptados |
---|---|---|---|
nbconvert |
Te permite exportar y descargar notebooks como un tipo de archivo diferente. |
notebook-disable-nbconvert |
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Enviar a la papelera |
Usa el comportamiento de la papelera del sistema operativo cuando se borra de JupyterLab. |
notebook-enable-delete-to-trash |
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Dataproc |
Habilita el acceso a los kernels de Dataproc. Si deseas obtener más información, consulta Crea una instancia con Dataproc habilitado. |
disable-mixer |
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Cierre inactivo |
Habilita el cierre inactivo. Para obtener más información, consulta Cierre inactivo. |
idle-timeout-seconds |
Un número entero que representa el tiempo de inactividad en segundos. El valor predeterminado es de 10800 segundos (180 minutos).
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Usuario de Jupyter personalizado |
Especifica el nombre del usuario predeterminado de Jupyter. Este parámetro de configuración determina el nombre de la carpeta de tus notebooks. Por ejemplo, en lugar del directorio |
jupyter-user |
Una string. El valor predeterminado es jupyter . |
Descarga de archivos |
Te permite descargar archivos de JupyterLab. |
notebook-disable-downloads |
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Acceso raíz |
Habilita el acceso raíz. |
notebook-disable-root |
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Acceso a la terminal |
Habilita el acceso a la terminal. |
notebook-disable-terminal |
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Actualizaciones programadas |
Programa actualizaciones automáticas de la instancia. |
notebook-upgrade-schedule |
La programación semanal o mensual que establezcas, en formato unix-cron, por ejemplo, 00 19 * * MON significa semanalmente el lunes, a las 1900 horas, hora del meridiano de Greenwich (GMT).
Esta función se encuentra desactivada de forma predeterminada.
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Secuencia de comandos posterior al inicio |
Ejecuta una secuencia de comandos personalizada después del inicio. |
post-startup-script |
El URI de una secuencia de comandos posterior al inicio en Cloud Storage, por ejemplo: gs://bucket/hello.sh . Esta función se encuentra desactivada de forma predeterminada.
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Comportamiento de secuencia de comandos posterior al inicio |
Define cuándo y cómo se ejecuta la secuencia de comandos posterior al inicio. |
post-startup-script-behavior |
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Informar el estado del evento |
Verifica el estado cada 30 segundos para las métricas de VM. |
report-event-health |
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Metadatos administrados por Compute Engine
Compute Engine predefine algunas de las claves de metadatos. Para obtener más información, consulta Claves de metadatos predefinidas.
Claves de metadatos protegidas
Algunas claves de metadatos, incluida, están reservadas para su uso exclusivo en el sistema. Si asignas valores a estas claves de metadatos, los valores del sistema reemplazarán los valores nuevos.
Las claves de metadatos reservados incluyen, entre otras, las siguientes:
data-disk-uri
enable-oslogin
framework
notebooks-api
notebooks-api-version
nvidia-driver-gcs-path
proxy-url
restriction
shutdown-script
title
version
Crear una instancia con metadatos específicos
Puedes crear una instancia de Vertex AI Workbench con metadatos específicos a través de la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI, Terraform o la API de Notebooks:
Console
Cuando creas una instancia de Vertex AI Workbench, puedes agregar metadatos en la sección Entorno de la sección de Opciones avanzadas.
gcloud
Cuando creas una instancia de Vertex AI Workbench, puedes agregar metadatos a través del siguiente comando.
gcloud workbench instances create INSTANCE_NAME --metadata=KEY=VALUE
Terraform
Para agregar metadatos, crea el recurso con pares clave-valor de metadatos.
Si deseas obtener más información para aplicar o quitar una configuración de Terraform, consulta los comandos básicos de Terraform.
API de Notebooks
Usa el método instances.create
con valores de metadatos para administrar los atributos correspondientes.
Actualiza los metadatos de una instancia
Puedes actualizar los metadatos de una instancia de Vertex AI Workbench mediante la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI, Terraform o la API de Notebooks.
Console
Puedes actualizar los metadatos de una instancia de Vertex AI Workbench en la sección Software y seguridad de la página Detalles.
gcloud
Puedes actualizar los metadatos en una instancia de Vertex AI Workbench con el siguiente comando.
gcloud workbench instances update INSTANCE_NAME --metadata=KEY=VALUE
Terraform
Puedes cambiar los pares clave-valor de metadatos para administrar los atributos correspondientes en las instancias de Vertex AI Workbench.
Si deseas obtener más información para aplicar o quitar una configuración de Terraform, consulta los comandos básicos de Terraform.
API de Notebooks
Usa el método instances.patch
con valores de metadatos y gce_setup.metadata
en updateMask
para administrar los atributos correspondientes.
Quita metadatos de una instancia
Puedes quitar metadatos de una instancia de Vertex AI Workbench mediante la consola de Google Cloud, Google Cloud CLI, Terraform o la API de Notebooks.
Console
Puedes quitar metadatos de una instancia de Vertex AI Workbench en la sección Software y seguridad de la página Detalles.
gcloud
Puedes quitar los metadatos de una instancia de Vertex AI Workbench con el siguiente comando.
gcloud workbench instances update INSTANCE_NAME --metadata=KEY=
Terraform
Puedes quitar pares clave-valor de metadatos para administrar los atributos correspondientes de una instancia de Vertex AI Workbench.
Si deseas obtener más información para aplicar o quitar una configuración de Terraform, consulta los comandos básicos de Terraform.
API de Notebooks
Usa el método instances.patch
con el valor de metadatos establecido en una string vacía y gce_setup.metadata
en el updateMask
para quitar el atributo correspondiente.