使用参数运行笔记本执行

使用参数运行笔记本执行

Vertex AI Workbench 托管式笔记本已弃用。自 2025 年 1 月 30 日起，我们将终止对托管式笔记本的支持，并且将不再支持创建托管式笔记本实例。现有实例仍然可以正常使用，但我们将不再提供补丁、更新和升级。如需继续使用 Vertex AI Workbench，我们建议您将托管式笔记本实例迁移到 Vertex AI Workbench 实例。

Vertex AI Workbench 代管式笔记本实例允许您在笔记本执行中使用参数值来指定笔记本文件代码运行方式的差异。本页面介绍了如何设置笔记本文件以使用参数，以及如何运行针对笔记本参数指定了不同值的各个执行。

使用参数运行笔记本文件的不同迭代

您可以在执行中使用笔记本参数值来运行相同的笔记本代码，同时指定如下差异：

• 指定要使用的不同数据集，或数据集的不同样本大小。

• 指定不同的模型配置，例如学习速率或优化器类型。

• 运行不同模型，或运行同一模型的不同版本。

如何在笔记本执行中使用参数

使用参数执行笔记本的过程包含两个主要步骤：

1. 将 parameters 标记添加到笔记本文件的一个单元中。此单元通常包含用于为参数变量分配值的代码，但这不是技术要求。 如果您未在执行中分配不同的参数值，则执行操作会将笔记本文件中的参数值用作默认值。

2. 为笔记本文件创建包含新参数值的执行。请使用以下格式来设置参数及其值：parameter1=value1,parameter2=value2。该格式要求在参数-值对之间使用英文逗号分隔，且不得包含空格和引号。执行运行时，执行程序会向笔记本添加一个单元，用于更新参数的值，该单元会紧跟在标记为 parameters 的单元之后。

准备工作

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

8. 创建代管式笔记本实例（如果您尚未创建）。

所需的角色

为了确保实例的服务账号拥有与 Vertex AI Workbench 执行程序进行交互所需的权限，请让您的管理员为实例的服务账号授予项目的以下 IAM 角色：

• Notebooks Viewer (roles/notebooks.viewer)
• Vertex AI User (roles/aiplatform.user)
• Storage Admin (roles/storage.admin)

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理访问权限。

您的管理员也可以通过自定义角色或其他预定义角色向您实例的服务账号授予所需的权限。

打开 JupyterLab

如需打开 JupyterLab 并准备要运行的笔记本文件，请完成以下步骤。

1. 打开 JupyterLab。

2. 上传笔记本 (ipynb) 文件；打开现有文件；或打开新的笔记本文件，并将要运行的代码添加到新笔记本中。

3. 确保您的笔记本文件的代码符合使用执行程序的要求。

将 parameters 标记添加到笔记本单元

1. 在代管式笔记本实例的 JupyterLab 界面中，打开要运行的笔记本文件。

2. 在一个单元中编写代码，以为参数变量分配值。如果您未在执行中分配不同的参数值，则笔记本文件会使用这些值。

3. 确保您的参数单元仍处于选中状态，然后点击右侧边栏中的 属性检查器。

4. 在属性检查器的单元标记部分中，点击添加标记，输入 parameters，然后按 Enter。

   注意：如果您将多个单元标记为 parameters，则执行程序只会添加一个参数单元，该单元会紧跟在具有 parameters 标记的第一个单元之后。

为执行提供参数值

1. 在代管式笔记本实例的 JupyterLab 界面中，点击 执行程序按钮。

2. 在将笔记本提交到执行程序对话框的执行名称字段中，输入执行的名称。

3. 选择机器类型和加速器类型。

4. 选择环境。

5. 在类型字段中，选择一次性执行，或选择基于时间表的周期性执行并完成用于安排执行的对话框设置。

6. 在高级选项中，选择要运行笔记本的区域。

7. 在 Cloud Storage 存储桶字段中，选择可用的 Cloud Storage 存储桶，或者输入新存储桶的名称，然后点击创建并选择。执行程序将笔记本输出存储在此 Cloud Storage 存储桶中。

8. 在笔记本参数化部分和输入参数文本框中，添加以英文逗号分隔的笔记本参数，例如 optimizer=SGD,learning_rate=0.01。这种格式要求不得包含空格和引号。

9. 配置其余的执行设置，然后点击提交。

笔记本

如需查看有关如何在更全面的工作流中在笔记本执行中使用参数的示例，请在以下任一环境中运行“训练多类别分类模型以进行广告定位”Jupyter 笔记本：

在 Colab 中打开 | 在 Colab Enterprise 中打开 | 在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本中打开 | 在 GitHub 上查看

后续步骤

• 详细了解如何在执行程序中运行笔记本代码。