Introduzione ai blocchi note gestiti dall'utente
Le istanze di notebook gestite dall'utente di Vertex AI Workbench ti consentono di creare e gestire istanze di macchine virtuali (VM) per il deep learning preconfezionate 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 con 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 dei notebook gestite dall'utente si integrano anche con GitHub e possono essere sincronizzate con un repository GitHub.
Le istanze di notebook gestite dall'utente ti risparmiano la difficoltà di creare e configurare una macchina virtuale per il deep learning fornendo immagini verificate, ottimizzate e testate per il framework scelto.
Software preinstallato
Puoi configurare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente in modo da includere quanto segue:
JupyterLab (vedi i dettagli della versione)
Python 3, con i pacchetti principali:
- indifferente
- sklearn
- Scipy
- panda
- nltk
- cuscino
- indicatori-equità per le istanze di notebook gestite dall'utente di TensorFlow 2.3 e 2.4
- e molti altri
R versione 4.x, con pacchetti chiave:
- xgboost
- ggplot2
- accento circonflesso
- nnet
- rpy2 (un pacchetto R per accedere a R nei notebook 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
- CuDNN 7.x
- NCCL 2,x
Dettagli versione JupyterLab
JupyterLab 3.x è preinstallato sulle nuove istanze di notebook gestite dall'utente per impostazione predefinita. Per le istanze create prima della release della VM per il deep learning M80, JupyterLab 1.x era preinstallato.
Per creare una versione precedente di un'istanza di notebook gestiti dall'utente, consulta Creare una versione specifica di un'istanza di notebook gestiti dall'utente.
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 server JupyterHub personalizzato. 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 i notebook gestiti dall'utente all'interno di una pipeline, quindi eseguire la pipeline su Dataflow. Per informazioni su come creare un'istanza di notebook gestita dall'utente di Apache Beam che puoi utilizzare con Dataflow, consulta Sviluppare in modo interattivo con i notebook Apache Beam.
Limitazioni
Tieni presente le seguenti limitazioni dei notebook gestiti dall'utente quando pianifichi il tuo progetto:
Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono molto 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 i blocchi note gestiti dall'utente, ma puoi utilizzarlo nelle istanze di Vertex AI Workbench. Consulta Creare un'istanza con Dataproc.
Per le istanze di blocchi note gestite dall'utente di Dataproc Hub, la disattivazione del download dei file dall'interfaccia utente di JupyterLab non è supportata. 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 Access Context Manager e Chrome Enterprise Premium per proteggere le istanze di notebook gestite con controlli di accesso sensibili al contesto, l'accesso viene valutato ogni volta che l'utente si autentica nell'istanza. Ad esempio, l'accesso viene valutato la prima volta che l'utente accede a JupyterLab e ogni volta che accede successivamente se il cookie del browser web è scaduto.
Prezzi
Scopri di più su Vertex AI Workbench prezzi.
Passaggi successivi
Per iniziare a utilizzare i blocchi note gestiti dall'utente, crea un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente, apri JupyterLab e prova uno dei sample nella cartella tutorials.
Quindi installa necessarie per svolgere il tuo lavoro.