Programa una ejecución de notebook

Programa una ejecución de notebook

En esta página, se muestra cómo usar el ejecutor de Vertex AI Workbench para ejecutar un archivo de notebook de Python con una programación por hora.

Antes de comenzar

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 and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

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 and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

Roles obligatorios

Para garantizar que la cuenta de servicio de tu instancia tenga los permisos necesarios para interactuar con el ejecutor de Vertex AI Workbench, pídele a tu administrador que le otorgue a la cuenta de servicio de tu instancia el rol de IAM de Visualizador de notebooks (roles/notebooks.viewer) en el proyecto. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

Este rol predefinido contiene los permisos necesarios para interactuar con el ejecutor de Vertex AI Workbench. Para ver los permisos exactos que son necesarios, expande la sección Permisos requeridos:

Permisos necesarios

Se requieren los siguientes permisos para interactuar con el ejecutor de Vertex AI Workbench:

• Para enumerar las ejecuciones, haz lo siguiente: notebooks.executions.list

Es posible que tu administrador también pueda otorgar estos permisos a la cuenta de servicio de tu instancia con roles personalizados o con otros roles predefinidos.

Crea una instancia y un archivo de notebook de ejemplo

1. Crea una instancia.

2. Abre JupyterLab.

3. Abre un archivo de notebook nuevo.

4. En la primera celda del archivo de notebook, ingresa lo siguiente:

   # Import datetime
   import datetime
   
   # Get the time and print it
   datetime.datetime.now()
   print(datetime.datetime.now())
   

5. Para asegurarte de que se haya guardado el archivo del notebook, selecciona Archivo > Guardar notebook.

Programa una ejecución

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

   Ir a Instancias

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

   Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.

3. En el Navegador de archivos de la , haz doble clic en el archivo de notebook de ejemplo para abrirlo.

4. Haz clic en el botón Ejecutar.

5. En el diálogo Envía notebooks a un ejecutor, en el campo Tipo, selecciona Ejecuciones recurrentes basadas en Scheduler.

   De forma predeterminada, el ejecutor ejecuta tu archivo de notebook cada hora en el minuto 00.

6. En Opciones avanzadas, ingresa un nombre para tu bucket en el campo Bucket de Cloud Storage y, luego, haz clic en Crear y seleccionar. El ejecutor almacena el resultado de tu notebook en este bucket de Cloud Storage.

7. Haz clic en Enviar.

   Tu archivo de notebook se ejecuta de forma automática según la programación que establezcas.

Nota: Si la instancia se cierra, el ejecutor aún ejecutará el archivo del notebook a la hora programada.

Cuando finalices las tareas que se describen en este documento, puedes borrar los recursos que creaste para evitar que continúe la facturación. Para obtener más información, consulta Cómo realizar una limpieza.

Visualiza, comparte e importa un archivo de notebook ejecutado

Si usas la interfaz de JupyterLab de tu instancia, puedes ver el resultado del notebook, compartir los resultados con otros y, luego, importar el archivo del notebook ejecutado a JupyterLab.

Nota: Para usar la consola de Google Cloud a fin de ver y compartir resultados de ejecución, en la página Ejecuciones, haz clic en Ver resultado.

Observa los resultados de la ejecución

1. En el menú de navegación de JupyterLab, haz clic en el ícono Ejecutor de notebooks.

2. Haz clic en la pestaña Ejecuciones.

3. En la ejecución que deseas ver, haz clic en Ver resultado.

   El ejecutor abre el resultado en una pestaña nueva del navegador.

Comparte los resultados de la ejecución

1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón Ejecutor de notebooks.

2. Haz clic en la pestaña Ejecuciones.

3. Junto a la ejecución que deseas compartir, haz clic en el menú de opciones de y selecciona Compartir el resultado de la ejecución.

4. Sigue las instrucciones del diálogo para otorgar a los usuarios acceso al resultado de la ejecución.

Importa el notebook ejecutado a JupyterLab

1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón Ejecutor de notebooks.

2. Haz clic en la pestaña Ejecuciones.

3. Junto a la ejecución que deseas importar, haz clic en el menú de opciones y selecciona Importar notebook ejecutado.

4. Si aparece el diálogo Seleccionar Kernel, selecciona el kernel que deseas abrir el notebook.

   El ejecutor abre el archivo de notebook ejecutado en JupyterLab y almacena este archivo de notebook en el navegador de archivos de JupyterLab en una carpeta llamada imported_notebook_jobs.

Ve o borra un programa

Puedes ver y borrar los programas mediante la consola de Google Cloud o la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia.

Ve una programación

Consulta una programación para ver la configuración de frecuencia de la programación o ver los cinco resultados más recientes de la ejecución del archivo del notebook.

Console

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

   Ir a Programas

2. En el programa que deseas ver, haz clic en el nombre del programa.

   En la página Detalles del programa, puedes ver las últimas cinco ejecuciones del programa.

3. Junto al nombre de una ejecución, haz clic en Ver resultado para abrir el archivo de notebook ejecutado.

   El ejecutor abre el resultado en una pestaña nueva del navegador.

JupyterLab

1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón Ejecutor de notebooks.

2. Haz clic en la pestaña Programaciones.

3. En la ejecución que deseas ver, haz clic en Ver resultado de la ejecución más reciente.

   El ejecutor abre el resultado en una pestaña nueva del navegador.

Borra un programa

Borrar una programación no borra las ejecuciones que se generaron a partir de esa programación.

Console

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

   Ir a Programas

2. Selecciona el programa que deseas borrar.

3. Haz clic en  Borrar.

JupyterLab

1. En la interfaz de usuario de JupyterLab de tu instancia, en el menú de navegación, haz clic en el botón Ejecutor de notebooks.

2. Haz clic en la pestaña Programaciones.

3. Haz clic en el nombre del programa. Se abrirá la página Detalles del programa de ese programa en la consola de Google Cloud.

4. Haz clic en  Borrar.

Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en esta página.

Borra la instancia

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

   Ir a Instancias

2. Selecciona la instancia que deseas borrar.

3. Haz clic en  Borrar.

Borra el proyecto

Si usaste recursos fuera de la instancia de Vertex AI Workbench, como el bucket de Cloud Storage necesario para crear una programación, te recomendamos borrar el proyecto a fin de evitar que se generen más cargos.

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.

Si planeas explorar varias infraestructuras, instructivos y guías de inicio rápido la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

¿Qué sigue?

Si deseas ver un ejemplo de cómo programar un notebook para que se ejecute como parte de un flujo de trabajo más completo, ejecuta el notebook de Jupyter "Entrena un modelo de clasificación de clases múltiples para la segmentación de anuncios" en uno de los siguientes entornos:

Abrir en Colab |Abrir en Colab Enterprise |Abrir en notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench |Ver en GitHub