Elegir una solución de notebook

En esta página, se describen las diferencias entre las opciones de entorno de notebook de Vertex AI para que puedas elegir la mejor para tu proyecto.

Vertex AI proporciona dos soluciones de entorno de notebook:

Colab Enterprise: un entorno de notebook colaborativo y administrado con las capacidades de seguridad y cumplimiento de Google Cloud. Si las prioridades de tu proyecto son colaborar con otros y evitar dedicar tiempo a administrar la infraestructura, Colab Enterprise podría ser la mejor opción para ti. Consulta la siguiente sección de Colab Enterprise.
Vertex AI Workbench: un entorno basado en notebooks de Jupyter que se proporciona a través de instancias de máquina virtual (VM) con funciones que admiten todo el flujo de trabajo de la ciencia de datos. Si las prioridades de tu proyecto son el control y la personalización, Vertex AI Workbench podría ser la mejor opción para ti. Consulta la siguiente sección Vertex AI Workbench.

Colab Enterprise

Conoce algunas de las fortalezas de Colab Enterprise en las siguientes secciones. Para obtener más información, consulta Introducción a Colab Enterprise.

Comparta y colabore

Colab Enterprise te permite compartir notebooks y colaborar con otras personas. Puedes compartir un notebook con un usuario único, un Grupo de Google o un dominio de Google Workspace. Puedes controlar este acceso a través de Identity and Access Management (IAM).

Procesamiento administrado

Colab Enterprise te permite trabajar en notebooks sin tener que administrar infraestructura. Colab Enterprise te brinda un entorno de ejecución cuando lo necesitas. Si así lo deseas, puedes configurar entornos de ejecución para necesidades específicas, pero Colab Enterprise los inicia por ti y los desactiva cuando ya no los necesitas.

Integrado en la consola de Google Cloud

Las integraciones de Colab Enterprise con los servicios de Google Cloud facilitan el uso de notebooks que interactúan con esos servicios. Puedes usar Colab Enterprise desde la consola de Google Cloud, con funciones integradas en Vertex AI y BigQuery.

Escribe código con la asistencia de Gemini

Puedes usar Gemini en Vertex AI, que es un producto de la cartera de Gemini para Google Cloud, para ayudarte a escribir y generar código en un notebook de Vertex AI. Gemini en Vertex AI puede generar sugerencias de finalización de código mientras escribes en una celda de código. También puedes usar la herramienta Ayúdame a programar para generar código basado en una descripción de lo que deseas. Para obtener más información, consulta Escribe código con la asistencia de Gemini.

Vertex AI Workbench

Obtén información sobre algunas de las fortalezas de Vertex AI Workbench en las siguientes secciones. Para obtener más información, consulta Introducción a Vertex AI Workbench.

Tipos de instancias

Vertex AI Workbench proporciona varios tipos de instancias basados en notebooks de Jupyter para tu flujo de trabajo de la ciencia de datos

Instancias de Vertex AI Workbench: una opción que combina las integraciones orientadas al flujo de trabajo de una instancia de notebooks administrados con la personalización de una instancia de notebooks administrados por el usuario.
Notebooks administrados de Vertex AI Workbench (obsoletos): los entornos administrados por Google con integraciones y funciones que te ayudan a configurar y trabajar en un entorno de producción basado en notebooks de extremo a extremo.
Notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench (obsoletos): instancias de Deep Learning VM Images que se pueden personalizar en gran medida y, por lo tanto, son ideales para los usuarios que necesitan mucho control sobre su entorno.

Todas las opciones de Vertex AI Workbench proporcionan lo siguiente:

Empaquetado de forma previa con JupyterLab.
Un conjunto preinstalado de paquetes de aprendizaje profundo, incluida la compatibilidad con los frameworks de TensorFlow y PyTorch.
Compatibilidad con aceleradores de GPU.
La capacidad de sincronizarse con un repositorio de GitHub.
Autenticación y autorización de Google Cloud.

Instancias de Vertex AI Workbench

Las instancias de Vertex AI Workbench podrían ser una buena opción si necesitas las integraciones orientadas al flujo de trabajo de notebooks administrados y la personalización de notebooks administrados por el usuario.

Agrega entornos conda

Las instancias de Vertex AI Workbench usan kernels basados en entornos conda. Puedes agregar un entorno conda a tu instancia de Vertex AI Workbench y el entorno aparecerá como un kernel en la interfaz de JupyterLab de tu instancia.

Agregar entornos conda te permite usar kernels que no están disponibles en la instancia predeterminada de Vertex AI Workbench. Por ejemplo, puedes agregar entornos conda para R y Apache Beam. O puedes agregar entornos conda para versiones anteriores específicas de los frameworks disponibles, como TensorFlow, PyTorch o Python.

Para obtener más información, consulta Agrega un entorno conda.

Acceso a los datos

Puedes trabajar de manera más eficiente si accedes a tus datos sin salir de la interfaz de JupyterLab.

Desde el menú de navegación de JupyterLab en una instancia de notebooks administrada, puedes usar la integración de Cloud Storage para explorar datos y otros archivos a los que tienes acceso.

Además, desde el menú de navegación, puedes usar la integración de BigQuery para explorar las tablas a las que tienes acceso, escribir consultas, obtener una vista previa de los resultados y cargar datos en tu notebook.

Ejecuciones automatizadas de notebooks

Puedes configurar un notebook para que se ejecute según una programación recurrente. Incluso mientras la instancia esté cerrada, Vertex AI Workbench ejecutará el archivo del notebook y guardará los resultados para que los puedas ver y compartirlos con otras personas.

Cierre automático para instancias inactivas

Para administrar los costos, puedes configurar la instancia de Vertex AI Workbench de modo que se apague después de estar inactiva durante un período específico. Para obtener más información, consulta Cierre inactivo.

Contenedores personalizados

Puedes crear una instancia de Vertex AI Workbench basada en un contenedor personalizado. Comienza con una imagen de contenedor base proporcionada por Google y modifícala según tus necesidades. Luego, crea una instancia basada en tu contenedor personalizado.

Para obtener más información, consulta Crea una instancia con un contenedor personalizado.

Usa credenciales de terceros

Puedes crear y gestionar instancias de Vertex AI Workbench con credenciales de terceros proporcionadas por la federación de identidades de personal. La federación de identidades de personal usa su proveedor de identidades externo (IdP) para conceder a un grupo de usuarios acceso a las instancias de Vertex AI Workbench a través de un proxy.

Para obtener más información, consulta Crea una instancia con credenciales de terceros.

Supervisión del estado

Para ayudar a garantizar que tu instancia de Vertex AI Workbench funcione de forma correcta, puedes supervisar el estado.

Instancias de VM de aprendizaje profundo editables

Vertex AI Workbench proporciona métodos de API para modificar la VM subyacente a través de la API de Notebooks.

Notebooks administrados de Vertex AI Workbench

Los notebooks administrados suelen ser una buena opción si quieres usar un notebook para explorar, analizar, modelar o explorar datos, o como parte de un flujo de trabajo de ciencia de datos de extremo a extremo.

Las instancias de notebooks administrados te permiten realizar tareas orientadas al flujo de trabajo sin salir de la interfaz de JupyterLab. También tienen muchas integraciones y funciones para implementar tu flujo de trabajo de ciencia de datos.

Las siguientes son algunas de las integraciones y funciones que se incluyen en los notebooks administrados.

Controla tu hardware y el framework desde JupyterLab

En una instancia de notebooks administrados, la interfaz de JupyterLab es donde especificas los recursos de procesamiento en los que se ejecutará el código, por ejemplo, cuántas CPU virtuales o GPU, y cuánta RAM y en qué framework deseas ejecutar el código. Primero, puedes escribir tu código y, luego, elegir cómo ejecutarlo sin salir de JupyterLab o reiniciar tu instancia. Para realizar pruebas rápidas de código, puedes reducir la escala de tu hardware verticalmente y, luego, escalarlo de nuevo para ejecutar tu código en relación con más datos.

Contenedores personalizados

La instancia de notebooks administrados incluye muchos frameworks de ciencia de datos comunes para elegir, como TensorFlow y PyTorch, pero también puedes agregar imágenes de contenedor de Docker personalizadas a la instancia. Los contenedores personalizados aparecen como kernels en la interfaz de JupyterLab de tu instancia.

Para obtener más información, consulta Agrega un contenedor personalizado a una instancia de notebooks administrados.

Acceso a los datos

Puedes acceder a tus datos sin salir de la interfaz de JupyterLab.

Desde el menú de navegación de JupyterLab en una instancia de notebooks administrada, puedes usar la integración de Cloud Storage para explorar datos y otros archivos a los que tienes acceso.

Ejecuciones automatizadas de notebooks

Integración en Dataproc

Puedes procesar datos rápidamente si ejecutas un notebook en un clúster de Dataproc. Después de configurar tu clúster, puedes ejecutar un archivo de notebook en él sin salir de la interfaz de JupyterLab.

Cierre automático para instancias inactivas

Para administrar los costos, puedes configurar la instancia de notebooks administrados de modo que se apague después de estar inactiva durante un período específico. Para obtener más información, consulta Cierre inactivo.

Notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench

Los notebooks administrados por el usuario pueden ser una buena opción para los usuarios que requieren una personalización extensa o que necesitan mucho control sobre su entorno.

Instancias de Deep Learning VM personalizables

Las instancias de notebooks administrados por el usuario son instancias de VM de aprendizaje profundo. Eliges detalles específicos sobre tu instancia de máquina virtual (VM) cuando creas tu instancia de notebooks administrados por el usuario. Por ejemplo, debes seleccionar el tipo de máquina y el framework para tu instancia de notebooks administrados por el usuario cuando la crees. Puedes cambiar el tipo de máquina de la instancia después de su creación, aunque esto requiere que la reinicies.

En tu instancia de notebooks administrados por el usuario, puedes realizar modificaciones manuales, como actualizar el software y las versiones de paquetes. Cambiar el framework en tu instancia es un proceso más involucrado.

Debido a que las instancias de notebooks administrados por el usuario se exponen como instancias de Compute Engine, puedes personalizarlas de la misma manera en que puedes personalizar las instancias de Compute Engine. Si quieres obtener más información, consulta la documentación de Compute Engine.

Herramientas de redes y seguridad

Para los usuarios que tienen necesidades específicas de harramientas de redes y seguridad, los notebooks administrados por el usuario pueden ser la mejor opción.

Los notebooks administrados por el usuario y los administrados admiten los Controles del servicio de VPC, pero tienes más control sobre la VM de una instancia de notebooks administrados por el usuario. Esto facilita la configuración manual de las instancias de notebooks administrados por el usuario para satisfacer algunas necesidades específicas de seguridad y herramientas de redes.

Supervisión del estado

Para garantizar que tu instancia de notebooks administrados por el usuario funcione de forma correcta, puedes supervisar el estado.

¿Qué sigue?

Para comenzar, crea una de las siguientes opciones: