将数据迁移到新的 Vertex AI Workbench 实例

本页面介绍了如何将数据和文件从现有的 Vertex AI Workbench 实例迁移到新的 Vertex AI Workbench 实例。

何时迁移

如果您无法升级现有实例的环境，则可能需要将数据迁移到新的 Vertex AI Workbench 实例。请参阅升级 Vertex AI Workbench 实例的环境的要求。

可供选择的迁移方案

如需将数据和文件从一个 Vertex AI Workbench 实例迁移到另一个 Vertex AI Workbench 实例，请考虑使用以下方法：

  • 使用 GitHub：使用 JupyterLab 的 Git 扩展程序将数据和文件复制到 GitHub 代码库。

  • 使用 Cloud Storage 和终端：使用终端将数据和文件复制到 Cloud Storage，然后复制到另一个实例。

  • 在 JupyterLab 笔记本中使用 Cloud Storage：在相应实例的笔记本单元中运行命令，将数据和文件复制到 Cloud Storage，然后再复制到另一个实例。

本指南介绍如何使用 Cloud Storage 和终端迁移数据和文件。

要求

您必须拥有 Vertex AI Workbench 实例的终端访问权限。终端访问权限是在创建实例时手动设置的。实例创建后，终端访问权限设置便无法更改。

准备工作

在 Vertex AI Workbench 实例所在的项目中创建 Cloud Storage 存储桶。

将数据迁移到新的 Vertex AI Workbench 实例

如需使用 Cloud Storage 和终端将数据和文件迁移到新的 Vertex AI Workbench 实例，请完成以下步骤。

  1. 在 Vertex AI Workbench 实例的 JupyterLab 界面中，选择 文件 > 新建 > 终端，以打开终端窗口。

  2. 使用 gcloud CLI 将您的用户数据复制到 Cloud Storage 存储桶。以下示例命令会将实例的 /home/jupyter/ 目录中的所有文件复制到 Cloud Storage 存储桶中的目录。

    gcloud storage cp /home/jupyter/* gs://BUCKET_NAMEPATH --recursive

    替换以下内容：

    • BUCKET_NAME：Cloud Storage 存储桶的名称。
    • PATH：您要将文件复制到的目录的路径，例如 /copy/jupyter/

  3. 创建 Vertex AI Workbench 实例。

  4. 在新的 Vertex AI Workbench 实例的 JupyterLab 界面中，选择 文件 > 新建 > 终端，以打开终端窗口。

  5. 使用 gcloud CLI 在新实例上恢复数据。以下示例命令会将 Cloud Storage 目录中的所有文件复制到新实例的 /home/jupyter/ 目录中。

    gcloud storage cp gs://BUCKET_NAMEPATH* /home/jupyter/

后续步骤