使用者管理的筆記本簡介

透過 Vertex AI Workbench 使用者管理的筆記本執行個體，您可以建立及管理預先封裝 JupyterLab 的深度學習虛擬機器 (VM) 執行個體。

使用者管理的 Notebooks 執行個體已預先安裝深度學習套件，包括支援 TensorFlow 和 PyTorch 架構的功能。您可以設定只使用 CPU 或已啟用 GPU 的執行個體。

使用者管理的筆記本執行個體受到 Google Cloud驗證和授權保護，且可透過使用者管理的筆記本執行個體網址存取。使用者管理的筆記本執行個體也與 GitHub 整合，可與 GitHub 存放區同步。

使用者管理的 Notebooks 執行個體會針對您所選的架構提供經過驗證、最佳化及測試的映像檔，讓您輕鬆建立和設定深度學習虛擬機器。

預先安裝的軟體

您可以將由使用者管理的筆記本執行個體設定為包含下列項目：

  • JupyterLab (查看版本詳細資料)

  • Python 3，以及主要套件：

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • 適用於 TensorFlow 2.3 和 2.4 的 fairness-indicators 使用者管理的 Notebooks 執行個體
    • 以及許多其他的資源

  • R 版本 4.x，以及主要套件：

    • xgboost
    • ggplot2
    • caret
    • nnet
    • rpy2 (R 套件，用於存取 Python 筆記本中的 R)
    • randomForest
    • 以及許多其他的資源

  • Anaconda

  • Nvidia 套件，隨附已啟用 GPU 的執行個體適用的最新 Nvidia 驅動程式：

    • CUDA 11.x 和 12.x
    • CuDNN 7.x
    • NCCL 2.x

JupyterLab 版本詳細資料

根據預設，新的使用者管理筆記本執行個體會預先安裝 JupyterLab 3.x。如果是 M80 深度學習 VM 版本發布前建立的執行個體，則預先安裝了 JupyterLab 1.x。

如要建立舊版的使用者管理筆記本執行個體，請參閱建立特定版本的使用者管理筆記本執行個體。

VPC Service Controls

VPC Service Controls 可為您代管的 Notebook 執行個體提供額外安全防護。詳情請參閱「VPC Service Controls 總覽」。如要在服務範圍內使用由使用者管理的筆記本，請參閱「在服務範圍內存取使用者自行管理的筆記本執行個體」。

升級

您可以升級環境，使用新功能，並享有架構更新、套件更新和錯誤修正的好處。您可以手動升級環境，也可以透過自動更新設定升級。詳情請參閱「升級使用者自行管理的筆記本執行個體的環境」。

使用者管理的筆記本和 Dataproc Hub

Dataproc Hub 是自訂的 JupyterHub 伺服器。系統管理員可以建立 Dataproc Hub 執行個體，產生單一使用者 Dataproc 叢集，代管使用者管理的筆記本環境。詳情請參閱「設定 Dataproc Hub」。

使用者自行管理的筆記本和 Dataflow

您可以在管道中使用使用者管理的筆記本，然後在 Dataflow 上執行管道。如要瞭解如何建立可搭配 Dataflow 使用的 Apache Beam 使用者管理筆記本執行個體，請參閱「使用 Apache Beam 筆記本以互動方式開發」。

限制

規劃專案時，請注意使用者管理的筆記本有下列限制：

  • 使用者管理的筆記本執行個體可高度自訂，非常適合需要嚴格控管環境的使用者。因此，與受管理的筆記本執行個體相比，由使用者管理的筆記本執行個體可能需要更多時間設定及管理。如果使用者不需要對環境進行大量控制，受管理筆記本執行個體可能更適合。詳情請參閱「受管理筆記本簡介」。

  • 系統不支援第三方 JupyterLab 擴充功能。

  • 使用者自行管理的筆記本不支援 Dataproc JupyterLab 外掛程式，但您可以在 Vertex AI Workbench 執行個體中使用該外掛程式。請參閱建立已啟用 Dataproc 的執行個體。

  • 對於 Dataproc Hub 使用者管理的筆記本執行個體，系統不支援從 JupyterLab 使用者介面停用檔案下載功能。即使您在建立執行個體時未選取「啟用從 JupyterLab 使用者介面下載檔案的功能」，使用 Dataproc Hub 架構的使用者管理筆記本執行個體仍允許下載檔案。

  • 使用 Access Context Manager 和 Chrome Enterprise Premium，透過情境感知存取權控管措施保護受管理 Notebook 執行個體時，系統會在使用者每次驗證執行個體時評估存取權。舉例來說，系統會在使用者首次存取 JupyterLab 時評估存取權，如果網頁瀏覽器的 Cookie 已過期，則每次存取時都會評估。

定價

進一步瞭解 Vertex AI Workbench 定價。

後續步驟

如要開始使用使用者管理的筆記本，請建立使用者管理的筆記本執行個體、開啟 JupyterLab，然後試用「tutorials」資料夾中的其中一個範例。

JupyterLab 檔案瀏覽器中的 tutorials 資料夾。

然後安裝工作所需的依附元件。