Escolher uma solução de notebook

Nesta página, descrevemos as diferenças entre as opções de ambiente de notebook da Vertex AI para você escolher a melhor para seu projeto.

A Vertex AI oferece duas soluções de ambiente de notebook:

  • Colab Enterprise:um ambiente de notebook gerenciado e colaborativo com os recursos de segurança e conformidade do Google Cloud. Se as prioridades do seu projeto são colaborar com outras pessoas e evitar passar tempo gerenciando a infraestrutura, o Colab Enterprise pode ser a melhor opção para você. Consulte a seção Colab Enterprise a seguir.

  • Vertex AI Workbench: um ambiente baseado em notebook do Jupyter fornecido por instâncias de máquina virtual (VM) com recursos que oferecem suporte a todo o fluxo de trabalho de ciência de dados. Se as prioridades do seu projeto forem controle e personalização, o Vertex AI Workbench pode ser a melhor opção para você. Consulte a seção Vertex AI Workbench.

Colab Enterprise

Saiba mais sobre alguns dos pontos fortes do Colab Enterprise nas seções a seguir. Para mais informações, consulte Introdução ao Colab Enterprise.

Compartilhar e colaborar

O Colab Enterprise permite compartilhar notebooks e colaborar com outras pessoas. É possível compartilhar um notebook com um único usuário, grupo do Google ou domínio do Google Workspace. Você controla esse acesso pelo Identity and Access Management (IAM).

Computação gerenciada

O Colab Enterprise permite que você trabalhe em notebooks sem gerenciar a infraestrutura. O Colab Enterprise provisiona um ambiente de execução para você quando necessário. Se você quiser, poderá configurar ambientes de execução para necessidades específicas, mas o Colab Enterprise os inicia para você e os encerra quando não forem mais necessários.

Integrado ao console Google Cloud

As integrações do Colab Enterprise com os serviços do Google Cloud facilitam o uso de notebooks que interagem com esses serviços. É possível usar o Colab Enterprise no console Google Cloud , com recursos integrados à Vertex AI e ao BigQuery.

Escrever códigos com a assistência do Gemini

Você pode usar o Gemini na Vertex AI, que é um produto no portfólio do Gemini para Google Cloud, para escrever e gerar códigos em um notebook da Vertex AI. O Gemini na Vertex AI pode gerar sugestões de preenchimento de código enquanto você digita uma célula de código. Também é possível usar a ferramenta Preciso de ajuda com o código para gerar códigos com base em uma descrição do que você quer. Para saber mais, consulte Escrever códigos com a assistência do Gemini.

Vertex AI Workbench

Saiba mais sobre alguns dos pontos fortes do Vertex AI Workbench nas seções a seguir. Para mais informações, consulte Introdução ao Vertex AI Workbench.

Visão geral

Todas as instâncias do Vertex AI Workbench oferecem o seguinte:

  • Pré-empacotado com o JupyterLab.
  • Um conjunto pré-instalado de pacotes de aprendizado profundo, incluindo suporte para os frameworks do TensorFlow e do PyTorch.
  • Suporte para aceleradores de GPU.
  • A capacidade de sincronizar com um repositório do GitHub.
  • Google Cloud autenticação e autorização.

Adicionar ambientes conda

As instâncias do Vertex AI Workbench usam kernels baseados em ambientes conda. É possível adicionar um ambiente conda à instância do Vertex AI Workbench e ele aparece como um kernel na interface do JupyterLab da instância.

A adição de ambientes conda permite usar kernels que não estão disponíveis na instância padrão do Vertex AI Workbench. Por exemplo, é possível adicionar ambientes conda para R e Apache Beam. Ou adicione ambientes conda para versões anteriores específicas dos frameworks disponíveis, como TensorFlow, PyTorch ou Python.

Para mais informações, consulte Adicionar um ambiente conda.

Acesso a dados

É possível trabalhar com mais eficiência acessando seus dados sem sair da interface do JupyterLab.

No menu de navegação do JupyterLab em uma instância de notebooks gerenciados, é possível usar a integração do Cloud Storage para procurar dados e outros arquivos a que você tem acesso.

Também no menu de navegação, é possível usar a integração do BigQuery para procurar tabelas a que você tem acesso, gravar consultas, visualizar resultados e carregar dados no seu notebook de dados.

Execuções automatizadas de notebook

É possível configurar um notebook para ser executado regularmente. Mesmo com a instância desativada, o Vertex AI Workbench executa o arquivo do notebook e salva os resultados para você analisar e compartilhar com outras pessoas.

Encerramento automatizado de instâncias inativas

Para ajudar a gerenciar custos, configure sua instância do Vertex AI Workbench para ser encerrada depois de ficar inativa por um período específico. Para mais informações, consulte Desativação de inatividade.

Contêineres personalizados

É possível criar uma instância do Vertex AI Workbench com base em um contêiner personalizado. Comece com uma imagem de contêiner base fornecida pelo Google e modifique-a de acordo com suas necessidades. Em seguida, crie uma instância com base no contêiner personalizado.

Para mais informações, consulte Criar uma instância usando um contêiner personalizado.

Usar credenciais de terceiros

É possível criar e gerenciar instâncias do Vertex AI Workbench com credenciais de terceiros fornecidas pela federação de identidade de colaboradores. A federação de identidade de colaboradores usa o provedor de identidade externo (IdP) para conceder acesso a um grupo de usuários acesso a instâncias do Vertex AI Workbench por um proxy.

Para mais informações, consulte Criar uma instância com credenciais de terceiros.

Monitoramento do status de integridade

Para garantir que sua instância do Vertex AI Workbench esteja funcionando corretamente, monitore o status de integridade.

Instâncias editáveis de VM de aprendizado profundo

O Vertex AI Workbench fornece métodos de API para modificar a VM subjacente usando a API Notebooks.

A seguir

Para começar: