Scelta di una soluzione di blocco note

Questa pagina descrive le differenze tra le opzioni dell'ambiente blocco note di Vertex AI per consentirti di scegliere quello migliore per il tuo progetto.

Vertex AI offre due soluzioni di ambiente per blocchi note:

  • Colab Enterprise: un ambiente di blocchi note e collaborativo con le funzionalità di sicurezza e conformità di Google Cloud. Se le priorità del tuo progetto sono collaborare con altri ed evitare di perdere tempo nella gestione dell'infrastruttura, Colab Enterprise potrebbe essere l'opzione migliore per te. Consulta la seguente sezione Colab Enterprise.

  • Vertex AI Workbench: un ambiente basato su blocchi note Jupyter fornito tramite istanze di macchine virtuali (VM) con funzionalità che supportano l'intero flusso di lavoro di data science. Se le priorità del tuo progetto sono il controllo e la personalizzazione, Vertex AI Workbench potrebbe essere l'opzione migliore per te. Vedi la seguente sezione Vertex AI Workbench.

Colab Enterprise

Scopri di più su alcuni dei punti di forza di Colab Enterprise nelle sezioni che seguono. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione a Colab Enterprise.

Condividi e collabora

Colab Enterprise consente di condividere blocchi note e collaborare con altri. Puoi condividere un blocco note con un singolo utente, un gruppo Google o un dominio Google Workspace. Puoi controllare questo accesso tramite Identity and Access Management (IAM).

Computing gestito

Colab Enterprise consente di lavorare su blocchi note senza dover gestire l'infrastruttura. Colab Enterprise esegue il provisioning di un runtime per te quando ne hai bisogno. Se vuoi, puoi configurare i runtime per esigenze specifiche, ma Colab Enterprise li avvia per te e li arresta quando non ti servono più.

Integrazione nella console Google Cloud

Grazie alle integrazioni di Colab Enterprise con i servizi Google Cloud, è più facile usare i blocchi note che interagiscono con quei servizi. Puoi utilizzare Colab Enterprise dalla console Google Cloud, con funzionalità integrate sia in Vertex AI che in BigQuery.

Scrivi il codice con l'assistenza di Gemini

Puoi utilizzare Gemini in Vertex AI, un prodotto del portafoglio Gemini per Google Cloud, per aiutarti a scrivere e generare codice in un blocco note Vertex AI. Gemini in Vertex AI può generare suggerimenti per il completamento del codice mentre digiti Puoi anche utilizzare lo strumento Aiutami a programmare per generare codice in base a una descrizione di ciò che vuoi. Per saperne di più, vedi Scrivere il codice con l'assistenza di Gemini.

Vertex AI Workbench

Nelle sezioni seguenti puoi scoprire alcuni dei punti di forza di Vertex AI Workbench. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione a Vertex AI Workbench.

Tipi di istanza

Vertex AI Workbench offre diversi tipi di istanze basate su blocchi note Jupyter per il tuo flusso di lavoro di data science:

  • Istanze Vertex AI Workbench: un'opzione che combina le integrazioni orientate al flusso di lavoro di un'istanza di blocchi note gestiti con la personalizzazione di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente.

  • Blocchi note gestiti da Vertex AI Workbench (ritirati): ambienti gestiti da Google con integrazioni e funzionalità che consentono di configurare e utilizzare un ambiente di produzione end-to-end basato su blocchi note.

  • Blocchi note gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench (deprecati): istanze di Deep Learning VM Image che sono altamente personalizzabili e quindi ideali per gli utenti che necessitano di un elevato controllo sul proprio ambiente.

Tutte le opzioni di Vertex AI Workbench offrono quanto segue:

  • Preconfezionato con JupyterLab.
  • Una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, tra cui il supporto dei framework TensorFlow e PyTorch.
  • Supporto per gli acceleratori GPU.
  • Possibilità di sincronizzazione con un repository GitHub.
  • Autenticazione e autorizzazione di Google Cloud.

Istanze di Vertex AI Workbench

Le istanze di Vertex AI Workbench possono essere una buona scelta se hai bisogno delle integrazioni orientate al flusso di lavoro dei blocchi note gestiti e della possibilità di personalizzazione dei blocchi note gestiti dall'utente.

Aggiungi ambienti conda

Le istanze di Vertex AI Workbench utilizzano kernel basati su ambienti conda. Puoi aggiungere un ambiente conda all'istanza di Vertex AI Workbench e l'ambiente viene visualizzato come kernel nell'interfaccia JupyterLab dell'istanza.

L'aggiunta di ambienti conda ti consente di utilizzare kernel che non sono disponibili nell'istanza predefinita di Vertex AI Workbench. Ad esempio, puoi aggiungere ambienti conda per R e Apache Beam. In alternativa, puoi aggiungere ambienti conda per versioni precedenti specifiche dei framework disponibili, come TensorFlow, PyTorch o Python.

Per maggiori informazioni, consulta Aggiungere un ambiente conda.

Accesso ai dati

Puoi lavorare in modo più efficiente accedendo ai tuoi dati senza uscire dall'interfaccia JupyterLab.

Dal menu di navigazione di JupyterLab su un'istanza di Vertex AI Workbench, puoi utilizzare l'integrazione di Cloud Storage per sfogliare i dati e altri file a cui hai accesso.

Sempre dal menu di navigazione, puoi utilizzare l'integrazione di BigQuery per sfogliare le tabelle a cui hai accesso, scrivere query, visualizzare l'anteprima dei risultati e caricare dati nel tuo blocco note.

Esecuzioni automatiche del blocco note

Puoi impostare l'esecuzione di un blocco note in base a una pianificazione ricorrente. Anche quando l'istanza è in arresto, Vertex AI Workbench esegue il file del blocco note e salverà i risultati per poterli esaminare e condividere con altri.

Arresto automatico per istanze inattive

Per gestire i costi, puoi impostare l'istanza di Vertex AI Workbench in modo che si arresti dopo un periodo di inattività specifico. Per maggiori informazioni, consulta la sezione Arresto in caso di inattività.

Container personalizzati

Puoi creare un'istanza di Vertex AI Workbench in base a un container personalizzato. Inizia con un'immagine container di base fornita da Google e modificala in base alle tue esigenze. Quindi crea un'istanza basata sul tuo container personalizzato.

Per ulteriori informazioni, consulta Creare un'istanza utilizzando un container personalizzato.

Utilizza credenziali di terze parti

Puoi creare e gestire istanze di Vertex AI Workbench con credenziali di terze parti fornite dalla federazione delle identità per la forza lavoro. La federazione delle identità per la forza lavoro utilizza il tuo provider di identità (IdP) esterno per concedere a un gruppo di utenti l'accesso alle istanze di Vertex AI Workbench tramite un proxy.

Per ulteriori informazioni, consulta Creare un'istanza con credenziali di terze parti.

Monitoraggio dello stato di integrità

Per assicurarti che l'istanza di Vertex AI Workbench funzioni correttamente, puoi monitorare lo stato di integrità.

Istanze VM di Deep Learning modificabili

Vertex AI Workbench offre metodi API per modificare la VM sottostante tramite l'API Notebooks.

Blocchi note gestiti da Vertex AI Workbench

I blocchi note gestiti sono in genere una buona scelta se vuoi utilizzarli per l'esplorazione, l'analisi e la creazione di modelli dei dati o nell'ambito di un flusso di lavoro di data science end-to-end.

Le istanze di blocchi note gestiti consentono di eseguire attività orientate al flusso di lavoro senza uscire dall'interfaccia JupyterLab. Hanno anche molte integrazioni e funzionalità per implementare il flusso di lavoro di data science.

Di seguito sono riportate alcune integrazioni e funzionalità incluse nei blocchi note gestiti.

Controlla il tuo hardware e framework da JupyterLab

In un'istanza di blocchi note gestiti, l'interfaccia JupyterLab è dove specifichi su quali risorse di calcolo verrà eseguito il codice, ad esempio su quante vCPU o GPU e quanta RAM, e su quale framework vuoi eseguire il codice. Puoi scrivere prima il codice e poi scegliere come eseguirlo senza uscire da JupyterLab o riavviare l'istanza. Per eseguire test rapidi del codice, puoi fare lo scale down dell'hardware e poi fare lo scale up per eseguire il codice su più dati.

Container personalizzati

L'istanza di blocchi note gestiti include molti framework di data science comuni tra cui scegliere, ad esempio TensorFlow e PyTorch, ma puoi anche aggiungere immagini container Docker personalizzate all'istanza. I container personalizzati vengono visualizzati come kernel nell'interfaccia JupyterLab della tua istanza.

Per maggiori informazioni, consulta Aggiungere un container personalizzato a un'istanza di blocchi note gestiti.

Accesso ai dati

Puoi accedere ai tuoi dati senza uscire dall'interfaccia JupyterLab.

Dal menu di navigazione di JupyterLab su un'istanza di blocchi note gestita, puoi utilizzare l'integrazione di Cloud Storage per sfogliare i dati e altri file a cui hai accesso.

Sempre dal menu di navigazione, puoi utilizzare l'integrazione di BigQuery per sfogliare le tabelle a cui hai accesso, scrivere query, visualizzare l'anteprima dei risultati e caricare dati nel tuo blocco note.

Esecuzioni automatiche del blocco note

Puoi impostare l'esecuzione di un blocco note in base a una pianificazione ricorrente. Anche quando l'istanza è in arresto, Vertex AI Workbench esegue il file del blocco note e salverà i risultati per poterli esaminare e condividere con altri.

Integrazione di Dataproc

Puoi elaborare i dati rapidamente eseguendo un blocco note su un cluster Dataproc. Dopo aver configurato il cluster, puoi eseguire un file blocco note senza uscire dall'interfaccia JupyterLab.

Arresto automatico per istanze inattive

Per gestire i costi, puoi impostare l'istanza di blocchi note gestiti in modo che si arresti dopo un periodo di inattività specifico. Per maggiori informazioni, consulta la sezione Arresto in caso di inattività.

Blocchi note gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench

I blocchi note gestiti dall'utente possono essere una buona scelta per gli utenti che richiedono un'ampia personalizzazione o che necessitano di molto controllo sul proprio ambiente.

Istanze VM di Deep Learning personalizzabili

Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono istanze VM di deep learning. Puoi scegliere dettagli specifici dell'istanza della tua macchina virtuale (VM) quando crei l'istanza di blocchi note gestiti dall'utente. Ad esempio, puoi selezionare il tipo di macchina e il framework per l'istanza di blocchi note gestiti dall'utente al momento della creazione. Puoi modificare il tipo di macchina dell'istanza dopo la creazione, anche se questa operazione richiede il riavvio dell'istanza.

Nell'istanza dei blocchi note gestiti dall'utente, puoi apportare modifiche manuali, ad esempio aggiornare le versioni del software e dei pacchetti. La modifica del framework sull'istanza è un processo più complesso.

Poiché le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono esposte come istanze di Compute Engine, puoi personalizzarle nello stesso modo in cui puoi personalizzare le istanze di Compute Engine. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di Compute Engine.

Networking e sicurezza

Per gli utenti con esigenze di networking e sicurezza specifiche, i blocchi note gestiti dall'utente possono rappresentare la scelta migliore.

Sia i blocchi note gestiti dall'utente che quelli gestiti supportano i Controlli di servizio VPC, ma hai un maggiore controllo sulla VM di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente. Ciò semplifica la configurazione manuale delle istanze di blocchi note gestiti dall'utente per soddisfare alcune specifiche esigenze di networking e sicurezza.

Monitoraggio dello stato di integrità

Per assicurarti che l'istanza di blocchi note gestiti dall'utente funzioni correttamente, puoi monitorare lo stato di integrità.

Passaggi successivi

Per iniziare, crea uno dei seguenti elementi: