Notebooklösung wählen

Auf dieser Seite werden die Unterschiede zwischen verwalteten Notebooks und nutzerverwalteten Notebooks beschrieben, damit Sie das beste Notebook für Ihr Projekt auswählen können.

Vertex AI Workbench bietet für Ihren Data-Science-Workflow zwei Jupyter-Notebook-basierte Optionen.

  • Verwaltete Notebookinstanzen sind 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 Notebooks sind Deep Learning VM Image-Instanzen, die sehr anpassbar und daher ideal für Nutzer sind, die viel Kontrolle über Ihre Umgebung benötigen.

Beide Optionen sind in JupyterLab enthalten und haben eine vorinstallierte Suite mit Deep-Learning-Paketen, einschließlich der Unterstützung für TensorFlow- und PyTorch-Frameworks. Beide Optionen unterstützen GPU-Beschleuniger und die Synchronisierung mit einem GitHub-Repository. Außerdem sind beide Optionen durch die Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen von Google Cloud geschützt.

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 können direkt über die JupyterLab-Oberfläche zusammen mit den vorinstallierten Frameworks verwendet werden.

Datenzugriff

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

Verwenden Sie im Navigationsmenü von JupyterLab die Cloud Storage-Erweiterung, um in Daten und anderen Dateien zu suchen, auf die Sie Zugriff haben.

Außerdem können Sie im Navigationsmenü mit der BigQuery-Erweiterung in Tabellen suchen, auf die Sie Zugriff haben, Abfragen schreiben, sich Ergebnisse in der Vorschau ansehen und Daten in Ihr Notebook 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.

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.

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.

Sie können VPC Service Controls verwenden, um eine nutzerverwaltete Notebookinstanz innerhalb eines Dienstperimeters einzurichten und andere integrierte Netzwerk- und Sicherheitsfeatures zu implementieren. Sie können auch nutzerverwaltete Notebookinstanzen manuell konfigurieren, um bestimmte Netzwerk- und Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.

Monitoring des Zustands

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

Nächste Schritte