Introduzione ai blocchi note gestiti dall'utente
Istanze di blocchi note gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench consentono di creare e gestire macchine virtuali (VM) preconfigurate con JupyterLab.
Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, incluso il supporto per TensorFlow e PyTorch i modelli di machine learning. Puoi configurare istanze solo CPU o GPU.
Le tue istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono protette di Google Cloud l'autenticazione e l'autorizzazione e sono disponibili tramite l'URL dell'istanza di blocchi note gestiti dall'utente. Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente si integrano anche GitHub e può sincronizzarsi con un repository GitHub.
Con le istanze di blocchi note gestiti dall'utente puoi risparmiare la difficoltà di creare e gestire La configurazione di una macchina virtuale Deep Learning fornendo immagini verificate, ottimizzate e testate per il framework scelto.
Software preinstallato
Puoi configurare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente per includere quanto segue:
JupyterLab (visualizza i dettagli della versione)
Python 3, con pacchetti chiave:
- numpy
- sklearn
- Scipy
- panda
- nltk
- cuscino
- indicatori-equità per TensorFlow 2.3 e 2.4 istanze di blocchi note gestiti dall'utente
- molti altri
R versione 4.x, con pacchetti chiave:
- xgboost
- ggplot2
- accento circonflesso
- Nnet
- rpy2 (un pacchetto R per accedere a R nei blocchi note Python)
- randomForest
- molti altri
Anaconda
Pacchetti Nvidia con il driver Nvidia più recente per le istanze abilitate per GPU:
- CUDA 11.x e 12.x
- DNN 7,x
- NCCL 2,x
Dettagli versione JupyterLab
JupyterLab 3.x è preinstallato su nuove istanze di blocchi note gestiti dall'utente per impostazione predefinita. Per le istanze create prima del giorno la M80 Deep Learning VM di lancio, JupyterLab 1.x è stato preinstallato.
Per creare una versione precedente di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente, consulta Creare una versione specifica di un blocco note gestito dall'utente in esecuzione.
Controlli di servizio VPC
I Controlli di servizio VPC forniscono maggiore sicurezza per i tuoi di blocchi note gestiti dall'utente. Per ulteriori informazioni, consulta la Panoramica delle Controlli di servizio VPC. Per utilizzare per i blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un perimetro di servizio, consulta Utilizzare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un servizio perimetrale.
Upgrade
Puoi eseguire l'upgrade dell'ambiente per utilizzare nuove funzionalità e trarre vantaggio framework, aggiornamenti di pacchetti e correzioni di bug. Puoi manualmente o tramite un'impostazione di aggiornamento automatico. Per scoprire di più, vedi Eseguire l'upgrade dell'ambiente un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente.
Blocchi note gestiti dall'utente e Dataproc Hub
Dataproc Hub è un servizio JupyterHub. Gli amministratori possono creare istanze Dataproc Hub che creare cluster Dataproc con utente singolo per ospitare di blocchi note gestiti dall'utente. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare Dataproc Hub.
Blocchi note gestiti dall'utente e Dataflow
Puoi utilizzare blocchi note gestiti dall'utente all'interno di una pipeline, quindi eseguirai della pipeline su Dataflow. Per informazioni su come creare Apache Beam di blocchi note gestiti dall'utente che puoi utilizzare Dataflow, consulta Sviluppo interattivo con Apache Beam blocchi note.
Limitazioni
Considera le seguenti limitazioni blocchi note gestiti dall'utente quando pianifichi il progetto:
Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente personalizzabili e possono essere ideale per gli utenti che necessitano di un elevato controllo sull'ambiente. Di conseguenza, le istanze di blocchi note gestiti dall'utente possono richiedere più tempo per la configurazione e la gestione rispetto di blocchi note gestiti. Le istanze di blocchi note gestiti possono essere più ideale per gli utenti che non hanno bisogno di controllare molto il proprio ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Introduzione a e gestire i blocchi note.
Le estensioni JupyterLab di terze parti non sono supportate.
Il plug-in JupyterLab di Dataproc non è supportato per gestiti dall'utente, ma potete utilizzare il plug-in in di Vertex AI Workbench. Consulta la sezione Creare un Abilitato per Dataproc in esecuzione.
Per le istanze di blocchi note gestiti dall'utente di Dataproc Hub, disabilitando il download dei file dall'interfaccia utente JupyterLab non è supportato. Istanze di blocchi note gestiti dall'utente che usano il framework Dataproc Hub consentono il download dei file anche Se non selezioni Abilita il download dei file dalla UI JupyterLab quando crei l'istanza.
Quando utilizzi Gestore contesto accesso e Chrome Enterprise Premium per proteggere le istanze di blocchi note gestiti sensibili al contesto, l'accesso viene valutato ogni volta l'utente esegue l'autenticazione nell'istanza. Ad esempio, l'accesso viene valutato la prima volta che l'utente accede a JupyterLab e ogni volta che lo accede, se il browser è scaduto.
Prezzi
Scopri di più su Vertex AI Workbench pricing.
Passaggi successivi
Per iniziare a utilizzare i blocchi note gestiti dall'utente, crea un blocco note gestito dall'utente istanza, apri JupyterLab e prova uno degli esempi nella cartella tutorials.
Quindi installa necessarie per svolgere il tuo lavoro.