En esta página, se describen las diferencias entre los notebooks administrados y los administrados por el usuario, de modo que puedas elegir el mejor para tu proyecto.
Vertex AI Workbench proporciona dos opciones basadas en Jupyter Notebook para tu flujo de trabajo de ciencia de datos.
Las instancias de notebooks administrados son entornos administrados por Google con integraciones y funciones que te ayudan a configurar y trabajar en un entorno de producción de notebook basado en extremo.
Los notebooks administrados por el usuario son 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.
Ambas opciones se empaquetan previamente con JupyterLab y tienen un conjunto preinstalado de paquetes de aprendizaje profundo, incluida la compatibilidad con los frameworks de TensorFlow y PyTorch. Ambas opciones admiten aceleradores de GPU y la capacidad de sincronizar con un repositorio de GitHub. Además, ambas opciones están protegidas por la autenticación y la autorización de Google Cloud.
Notebooks administrados
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.
Tus contenedores personalizados están disponibles para usarse directamente desde la interfaz de JupyterLab, junto con los frameworks preinstalados.
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.
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.
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.
Notebooks administrados por el usuario
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.
Puedes usar los Controles del servicio de VPC para configurar una instancia de notebook administrada por el usuario en un perímetro de servicio y, además, implementar otras funciones integradas de seguridad y herramientas de redes. También puedes configurar instancias de notebooks administrados por el usuario de forma manual para satisfacer algunas necesidades específicas de herramientas de redes y seguridad.
Supervisión del estado
Para garantizar que tu instancia de notebooks administrados por el usuario funcione de forma correcta, puedes supervisar el estado.