Notebooklösung wählen

Auf dieser Seite werden die Unterschiede zwischen den Notebookumgebungsoptionen von Vertex AI beschrieben, damit Sie die beste Option für Ihr Projekt auswählen können.

Vertex AI bietet zwei Lösungen für Notebookumgebungen:

Colab Enterprise: Eine kollaborative, verwaltete Notebook-Umgebung mit den Sicherheits- und Compliance-Funktionen von Google Cloud. Wenn die Prioritäten Ihres Projekts in der Zusammenarbeit mit anderen liegen und Sie keine Zeit für die Verwaltung der Infrastruktur aufwenden möchten, ist Colab Enterprise möglicherweise die beste Option für Sie. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt Colab Enterprise.
Vertex AI Workbench: Eine Jupyter-Notebook-basierte Umgebung, die über VM-Instanzen mit Features bereitgestellt wird, die den gesamten Data-Science-Workflow unterstützen. Wenn die Prioritäten Ihres Projekts Kontrolle und Anpassbarkeit sind, ist Vertex AI Workbench möglicherweise die beste Option für Sie. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Abschnitt Vertex AI Workbench.

Colab Enterprise

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über die Stärken von Colab Enterprise. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in Colab Enterprise.

Dateien freigeben und zusammenarbeiten

Mit Colab Enterprise können Sie Notebooks freigeben und mit anderen zusammenarbeiten. Sie können ein Notebook für einen einzelnen Nutzer, eine Google-Gruppe oder eine Google Workspace-Domain freigeben. Sie steuern diesen Zugriff über Identity and Access Management (IAM).

Verwaltetes Computing

Mit Colab Enterprise können Sie in Notebooks arbeiten, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Colab Enterprise stellt bei Bedarf eine Laufzeit für Sie bereit. Sie können Laufzeiten für bestimmte Anforderungen konfigurieren, aber Colab Enterprise startet sie für Sie und fährt sie herunter, wenn Sie sie nicht mehr benötigen.

In die Google Cloud Console eingebunden

Die Einbindung von Colab Enterprise in Google Cloud-Dienste erleichtert die Verwendung von Notebooks, die mit diesen Diensten interagieren. Sie können Colab Enterprise über die Google Cloud Console verwenden, wobei die Features sowohl in Vertex AI als auch in BigQuery eingebunden sind.

Inline-Codevervollständigung

Mit Vertex AI können Sie Code mit Gemini-Unterstützung schreiben. Nutzen Sie die Vorschläge zur Inline-Codevervollständigung, um Coding-Projekte schneller abzuschließen. Weitere Informationen finden Sie unter Code mit Gemini-Unterstützung schreiben.

Vertex AI Workbench

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über die Stärken von Vertex AI Workbench. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in Vertex AI Workbench.

Instanztypen

Vertex AI Workbench bietet für Ihren Data-Science-Workflow mehrere Jupyter Notebook-basierte Instanztypen:

Vertex AI Workbench-Instanzen: Eine Option, die die Workflow-orientierten Integrationen einer verwalteten Notebookinstanz mit der Anpassungsfähigkeit einer nutzerverwalteten Notebookinstanz kombiniert.
Verwaltete Vertex AI Workbench-Notebookinstanz(verworfen): Von Google verwaltete Umgebungen mit Integrationen und Features, die Sie bei der Einrichtung und Arbeit in einer Notebook-basierten End-to-End-Produktionsumgebung unterstützen.
Nutzerverwaltete Vertex AI Workbench-Notebooks(verworfen): Deep Learning VM Images-Instanzen, die sehr anpassbar und daher ideal für Nutzer sind, die viel Kontrolle über ihre Umgebung benötigen.

Alle Optionen von Vertex AI Workbench bieten Folgendes:

Vorkonfiguriert mit JupyterLab.
Eine vorinstallierte Suite von Deep-Learning-Paketen mit Unterstützung für TensorFlow- und PyTorch-Frameworks.
Unterstützung für GPU-Beschleuniger.
Die Synchronisierung mit einem GitHub-Repository.
Google Cloud-Authentifizierung und -Autorisierung.

Vertex AI Workbench-Instanzen

Vertex AI Workbench-Instanzen sind möglicherweise eine gute Wahl, wenn Sie die Workflow-orientierten Einbindungen verwalteter Notebooks und die Anpassungsfähigkeit von nutzerverwalteten Notebooks benötigen.

Conda-Umgebungen hinzufügen

Vertex AI Workbench-Instanzen verwenden Kernel basierend auf Conda-Umgebungen. Sie können Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz eine Conda-Umgebung hinzufügen. Die Umgebung wird dann in der JupyterLab-Oberfläche Ihrer Instanz als Kernel angezeigt.

Wenn Sie Conda-Umgebungen hinzufügen, können Sie Kernel verwenden, die in der Standardinstanz von Vertex AI Workbench nicht verfügbar sind. Sie können beispielsweise Conda-Umgebungen für R und Apache Beam hinzufügen. Oder Sie können Conda-Umgebungen für bestimmte ältere Versionen der verfügbaren Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Python hinzufügen.

Weitere Informationen finden Sie unter Conda-Umgebung hinzufügen.

Datenzugriff

Sie können effizienter arbeiten, wenn Sie auf Ihre Daten zugreifen, ohne die JupyterLab-Oberfläche zu verlassen.

Im JupyterLab-Navigationsmenü auf einer Vertex AI Workbench-Instanz können Sie die Cloud Storage-Einbindung verwenden, um in Daten und andere Dateien zu suchen, auf die Sie Zugriff haben.

Im gleichen Navigationsmenü können Sie auch die BigQuery-Einbindung verwenden, um Tabellen zu durchsuchen, auf die Sie Zugriff haben, Abfragen zu schreiben, Ergebnisse in der Vorschau anzuzeigen und Daten in Ihr Notebook zu laden.

Automatisierte Notebookausführungen

Sie können ein Notebook so einstellen, dass es nach einem wiederkehrenden Zeitplan ausgeführt wird. Selbst wenn die Instanz heruntergefahren wurde, führt Vertex AI Workbench Ihre Notebookdatei aus und speichert die Ergebnisse, sodass Sie sie ansehen und mit anderen teilen können.

Automatisiertes Herunterfahren bei inaktiven Instanzen

Zur Verwaltung der Kosten können Sie Ihre Vertex AI Workbench-Instanz so einstellen, dass sie nach einem bestimmten Zeitraum der Inaktivität heruntergefahren wird. Weitere Informationen finden Sie unter Herunterfahren bei Inaktivität.

Monitoring des Zustands

Damit Ihre Vertex AI Workbench-Instanz ordnungsgemäß funktioniert, können Sie den Zustand der Instanz überwachen.

Editierbare Deep Learning-VM-Instanzen

Vertex AI Workbench bietet API-Methoden zum Ändern der zugrunde liegenden VM über die Notebooks API.

Von Vertex AI Workbench verwaltete Notebooks

Verwaltete Notebooks sind in der Regel eine gute Wahl, wenn Sie ein Notebook zur Datenexploration, -analyse, -modellierung oder als Teil eines End-to-End-Data-Science-Workflows verwenden möchten.

Mit verwalteten Notebookinstanzen können Sie workflow-orientierte Aufgaben ausführen, ohne die JupyterLab-Oberfläche zu verlassen. Sie bieten auch viele Integrationen und Features zur Implementierung Ihres Data-Science-Workflows.

Im Folgenden sind einige der Integrationen und Features aufgeführt, die in verwalteten Notebooks enthalten sind.

Hardware und Framework über JupyterLab steuern

In einer verwalteten Notebookinstanz können Sie in der JupyterLab-Oberfläche angeben, auf welchen Rechenressourcen Ihr Code ausgeführt wird. Beispiel: Wie viele vCPUs oder GPUs und wie viel RAM möchten Sie verwenden und in welchem Framework möchten Sie den Code ausführen? Sie können zuerst Ihren Code schreiben und dann auswählen, wie er ausgeführt werden soll, ohne JupyterLab zu verlassen oder Ihre Instanz neu zu starten. Für schnelle Tests Ihres Codes können Sie Ihre Hardware herunter- und dann wieder hochskalieren, um Ihren Code für weitere Daten auszuführen.

Benutzerdefinierte Container

Ihre verwaltete Notebookinstanz bietet viele gängige Data-Science-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zur Auswahl. Sie können Ihrer Instanz aber auch benutzerdefinierte Docker-Container-Images hinzufügen. Ihre benutzerdefinierten Container werden als Kernel in der JupyterLab-Oberfläche Ihrer Instanz angezeigt.

Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierten Container zu einer Instanz mit einem verwalteten Notebook hinzufügen.

Datenzugriff

Sie können auf Ihre Daten zugreifen, ohne die JupyterLab-Oberfläche zu verlassen.

Im JupyterLab-Navigationsmenü auf einer verwalteten Notebookinstanz können Sie die Cloud Storage-Einbindung verwenden, um Daten und andere Dateien zu durchsuchen, auf die Sie Zugriff haben.

Automatisierte Notebookausführungen

Dataproc-Integration

Sie können Daten schnell verarbeiten, indem Sie ein Notebook in einem Dataproc-Cluster ausführen. Wenn der Cluster eingerichtet ist, können Sie eine Notebookdatei darauf ausführen, ohne die JupyterLab-Oberfläche zu verlassen.

Automatisiertes Herunterfahren bei inaktiven Instanzen

Zur Verwaltung der Kosten können Sie Ihre verwaltete Notebookinstanz so einstellen, dass sie nach einem bestimmten Zeitraum heruntergefahren wird. Weitere Informationen finden Sie unter Herunterfahren bei Inaktivität.

Vertex AI Workbench: Nutzerverwaltete Notebooks

Nutzerverwaltete Notebooks können eine gute Wahl für Nutzer sein, die eine umfangreiche Anpassung oder viel Kontrolle über ihre Umgebung benötigen.

Anpassbare Deep-Learning-VM-Instanzen

Nutzerverwaltete Notebookinstanzen sind Deep-Learning-VM-Instanzen. Beim Erstellen Ihrer nutzerverwalteten Notebookinstanz wählen Sie bestimmte Details zu Ihrer VM-Instanz aus. Sie wählen beispielsweise den Maschinentyp und das Framework für die nutzerverwaltete Notebookinstanz aus. Sie können den Maschinentyp Ihrer Instanz nach dem Erstellen ändern. Dazu müssen Sie jedoch die Instanz neu starten.

Auf Ihrer nutzerverwalteten Notebook-Instanz können Sie manuelle Änderungen wie das Aktualisieren von Software- und Paketversionen vornehmen. Das Ändern des Frameworks auf Ihrer Instanz ist ein komplexerer Prozess.

Da nutzerverwaltete Notebookinstanzen als Compute Engine-Instanzen bereitgestellt werden, können Sie sie genauso anpassen, wie Sie Compute Engine-Instanzen anpassen können. Weitere Informationen finden Sie in der Compute Engine-Dokumentation.

Netzwerk und Sicherheit

Für Nutzer mit bestimmten Netzwerk- und Sicherheitsanforderungen sind nutzerverwaltete Notebooks die beste Option.

Sowohl nutzerverwaltete Notebooks als auch standardmäßig verwaltete Notebooks unterstützen VPC Service Controls. Sie haben jedoch mehr Kontrolle über die VM einer nutzerverwalteten Notebookinstanz. Entsprechend ist es einfacher, nutzerverwalteten Notebookinstanzen manuell zur Erfüllung bestimmter Netzwerk- und Sicherheitsanforderungen zu konfigurieren.

Monitoring des Zustands

Damit Ihre nutzerverwaltete Notebookinstanz ordnungsgemäß funktioniert, können Sie den Zustand der Instanz überwachen.

Nächste Schritte

Erstellen Sie als Erstes eines der folgenden Elemente: