Scelta di una soluzione di blocco note

Questa pagina descrive le differenze tra le opzioni dell'ambiente notebook di Vertex AI, in modo che tu possa scegliere quella più adatta al tuo progetto.

Vertex AI fornisce due soluzioni per l'ambiente notebook:

  • Colab Enterprise:un ambiente di notebook gestito 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 dedicare tempo alla 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. Consulta la seguente sezione Vertex AI Workbench.

Colab Enterprise

Scopri alcuni dei punti di forza di Colab Enterprise nelle sezioni seguenti. Per saperne di più, vedi Introduzione a Colab Enterprise.

Condividi e collabora

Colab Enterprise ti consente di condividere i notebook e collaborare con altre persone. Puoi condividere un notebook con un singolo utente, un gruppo Google o un dominio Google Workspace. Controlli questo accesso tramite Identity and Access Management (IAM).

Computing gestito

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

Integrato nella console Google Cloud

Le integrazioni di Colab Enterprise con i servizi Google Cloud semplificano l'utilizzo dei notebook che interagiscono con questi servizi. Puoi utilizzare Colab Enterprise dalla console Google Cloud , con funzionalità integrate in Vertex AI e BigQuery.

Scrivere codice con l'assistenza di Gemini

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

Vertex AI Workbench

Scopri alcuni dei punti di forza di Vertex AI Workbench nelle sezioni seguenti. Per saperne di più, consulta Introduzione a Vertex AI Workbench.

Panoramica

Tutte le istanze di Vertex AI Workbench forniscono quanto segue:

  • Preconfigurato con JupyterLab.
  • Una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, incluso il supporto per i framework TensorFlow e PyTorch.
  • Supporto per gli acceleratori GPU.
  • La possibilità di sincronizzare con un repository GitHub.
  • Google Cloud autenticazione e autorizzazione.

Aggiungere ambienti conda

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

L'aggiunta di ambienti conda consente di utilizzare kernel non disponibili nell'istanza Vertex AI Workbench predefinita. 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, vedi 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 in un'istanza 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 i dati nel tuo notebook.

Esecuzioni automatiche dei notebook

Puoi impostare l'esecuzione di un blocco note in base a una pianificazione ricorrente. Anche se l'istanza è arrestata, Vertex AI Workbench eseguirà il file del notebook e salverà i risultati in modo che tu possa visualizzarli e condividerli con altri.

Arresto automatico per le istanze inattive

Per gestire i costi, puoi impostare l'istanza Vertex AI Workbench in modo che si arresti dopo un periodo di inattività specifico. Per ulteriori informazioni, vedi Arresto inattivo.

Container personalizzati

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

Per saperne di più, vedi Crea un'istanza utilizzando un container personalizzato.

Utilizzare le credenziali di terze parti

Puoi creare e gestire istanze Vertex AI Workbench con credenziali di terze parti fornite da Workforce Identity Federation. 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 saperne di più, vedi 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 Deep Learning VM modificabili

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

Passaggi successivi

Per iniziare: