Menjadwalkan operasi notebook terkelola

Menjadwalkan operasi notebook terkelola

Notebook terkelola Vertex AI Workbench tidak digunakan lagi. Pada 30 Januari 2025, dukungan untuk notebook terkelola akan berakhir dan kemampuan untuk membuat instance notebook terkelola akan dihapus. Instance yang ada akan terus berfungsi, tetapi patch, update, dan upgrade tidak akan tersedia. Untuk terus menggunakan Vertex AI Workbench, sebaiknya migrasikan instance notebook terkelola ke instance Vertex AI Workbench.

Halaman ini menunjukkan cara menggunakan eksekutor notebook terkelola Vertex AI Workbench untuk menjalankan file notebook Python pada jadwal per jam.

Sebelum memulai

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

Peran yang diperlukan

Untuk memastikan bahwa akun layanan instance Anda memiliki izin yang diperlukan untuk berinteraksi dengan eksekutor Vertex AI Workbench, minta administrator untuk memberi akun layanan instance Anda peran IAM berikut di project:

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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara memberikan peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Administrator Anda mungkin juga dapat memberikan izin yang diperlukan kepada akun layanan instance Anda melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Membuat instance notebook terkelola dan contoh file notebook

1. Membuat instance notebook terkelola.

2. Buka JupyterLab.

3. Buka file notebook baru.

4. Di sel pertama file notebook, masukkan kode berikut:

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

5. Untuk memastikan file notebook Anda tersimpan, pilih File > Simpan Notebook.

Menjadwalkan operasi

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Notebook terkelola.

   Buka Notebook terkelola

2. Di samping instance notebook terkelola yang ingin Anda gunakan, klik Buka JupyterLab.

   Instance notebook terkelola Anda akan membuka JupyterLab.

3. Di  File Browser, klik dua kali file notebook contoh untuk membukanya.

4. Klik tombol  Eksekusi.

5. Pada dialog Serahkan notebook ke Eksekutor, di kolom Jenis, pilih Eksekusi berulang berbasis jadwal.

   Secara default, eksekutor menjalankan file notebook Anda setiap jam pada menit 00 dari jam tersebut.

6. Di Advanced options, pilih Region tempat Anda ingin menjalankan notebook.

7. Di kolom Cloud Storage bucket, masukkan nama untuk bucket Anda, lalu klik Create and select. Eksekutor menyimpan output notebook Anda di bucket Cloud Storage.

8. Klik Submit.

   File notebook Anda akan berjalan secara otomatis sesuai jadwal yang Anda tetapkan.

Catatan: Jika instance notebook terkelola Anda dinonaktifkan, eksekutor akan tetap menjalankan file notebook Anda sesuai jadwal.

Setelah menyelesaikan tugas yang dijelaskan dalam dokumen ini, Anda dapat menghindari penagihan berkelanjutan dengan menghapus resource yang Anda buat. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pembersihan.

Lihat, bagikan, dan impor file notebook yang dieksekusi

Dengan menggunakan antarmuka JupyterLab instance notebook terkelola Anda, Anda dapat melihat output notebook Anda, membagikan hasilnya kepada orang lain, dan mengimpor file notebook yang dieksekusi ke JupyterLab.

Catatan: Untuk menggunakan konsol Google Cloud untuk melihat dan membagikan hasil eksekusi, di halaman Eksekusi, klik Eksekusi.

Melihat hasil eksekusi

1. Di menu navigasi JupyterLab, klik tombol  Eksekutor Notebook.

2. Klik tab Executions.

3. Di bagian eksekusi yang ingin Anda lihat, klik Lihat hasil.

   Eksekutor membuka hasil Anda di tab browser baru.

Membagikan hasil eksekusi

1. Pada antarmuka pengguna JupyterLab instance notebook terkelola Anda, di menu navigasi, klik tombol  Eksekutor Notebook.

2. Klik tab Executions.

3. Di samping eksekusi yang ingin Anda bagikan, klik menu opsi , lalu pilih Bagikan hasil eksekusi.

4. Ikuti petunjuk dalam dialog untuk memberi pengguna akses ke hasil eksekusi.

Impor notebook yang dieksekusi ke JupyterLab

1. Pada antarmuka pengguna JupyterLab instance notebook terkelola Anda, di menu navigasi, klik tombol  Eksekutor Notebook.

2. Klik tab Executions.

3. Di samping eksekusi yang ingin Anda impor, klik menu opsi , dan pilih Impor notebook yang dieksekusi.

4. Jika dialog Pilih Kernel muncul, pilih kernel yang ingin Anda buka notebook-nya.

   Eksekutor membuka file notebook yang dieksekusi di JupyterLab, dan menyimpan file notebook ini di File Browser JupyterLab dalam folder bernama imported_notebook_jobs.

Melihat atau menghapus jadwal

Anda dapat melihat dan menghapus jadwal menggunakan konsol Google Cloud atau antarmuka pengguna JupyterLab instance notebook terkelola Anda.

Melihat jadwal

Lihat jadwal untuk melihat setelan frekuensi jadwal atau melihat lima hasil terbaru dari eksekusi file notebook.

Konsol

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Jadwal.

   Buka Jadwal

2. Pilih Region tempat Anda ingin melihat jadwal.

3. Untuk halaman Detail jadwal yang ingin dibuka, klik nama jadwalnya.

   Di halaman Detail jadwal, Anda dapat melihat lima eksekusi terakhir dari jadwal tersebut.

4. Di samping nama eksekusi, klik Lihat hasil untuk membuka file notebook yang dieksekusi.

   Eksekutor membuka hasil Anda di tab browser baru.

JupyterLab

1. Pada antarmuka pengguna JupyterLab instance notebook terkelola Anda, di menu navigasi, klik tombol  Eksekutor Notebook.

2. Klik tab Jadwal.

3. Di bagian eksekusi yang ingin Anda lihat, klik Lihat hasil eksekusi terakhir.

   Eksekutor membuka hasil Anda di tab browser baru.

Hapus jadwal

Menghapus jadwal tidak akan menghapus eksekusi yang dihasilkan dari jadwal tersebut.

Konsol

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Jadwal.

   Buka Jadwal

2. Pilih Region yang berisi jadwal yang ingin Anda hapus.

3. Pilih jadwal yang ingin dihapus.

4. Klik  Delete.

JupyterLab

1. Pada antarmuka pengguna JupyterLab instance notebook terkelola Anda, di menu navigasi, klik tombol  Eksekutor Notebook.

2. Klik tab Jadwal.

3. Di akhir nama jadwal, klik  Buka di ikon baru. Halaman Detail jadwal untuk jadwal tersebut akan terbuka di konsol Google Cloud.

4. Klik  Hapus.

Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.

Menghapus instance

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Notebook terkelola.

   Buka Notebook terkelola

2. Pilih Region yang berisi instance Anda.

3. Pilih instance notebook terkelola yang ingin dihapus.

4. Klik  Hapus.

Menghapus project

Jika Anda menggunakan resource di luar instance notebook terkelola, seperti bucket Cloud Storage yang diperlukan untuk membuat jadwal, sebaiknya hapus project agar tidak dikenai biaya tambahan.

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari beberapa arsitektur, tutorial atau panduan memulai, dengan menggunakan kembali project dapat membantu Anda agar tidak melampaui batas kuota project.

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.

Langkah berikutnya

• Pelajari lebih lanjut cara membuat instance notebook terkelola.

Untuk melihat contoh cara menjadwalkan operasi notebook sebagai bagian dari alur kerja yang lebih komprehensif, jalankan notebook Jupyter "Latih model klasifikasi kelas jamak untuk penargetan iklan" di salah satu lingkungan berikut:

Buka di Colab | Buka di Colab Enterprise | Buka di notebook Vertex AI Workbench yang dikelola pengguna | Lihat di GitHub