Einführung in nutzerverwaltete Notebooks

Mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebook-Instanzen können Sie VM-Instanzen erstellen und verwalten, die bereits JupyterLab enthalten.

Nutzerverwaltete Notebookinstanzen enthalten eine vorinstallierte Suite von Deep-Learning-Paketen mit Unterstützung für die TensorFlow- und PyTorch-Frameworks. Sie können entweder ausschließlich CPU-basierte oder GPU-fähige Instanzen konfigurieren.

Ihre nutzerverwalteten Notebookinstanzen werden durch die Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktion von Google Cloud geschützt und sind über eine URL für nutzerverwaltete Notebookinstanzen verfügbar. Nutzerverwaltete Notebookinstanzen können auch in GitHub eingebunden werden und können mit einem GitHub-Repository synchronisiert werden.

Mit nutzerverwalteten Notebookinstanzen ersparen Sie sich das Erstellen und Konfigurieren einer virtuellen Deep-Learning-Maschine, da verifizierte, optimierte und getestete Images für das Framework Ihrer Wahl bereitgestellt werden.

Vorinstallierte Software

Sie können eine nutzerverwaltete Notebookinstanz so konfigurieren, dass Folgendes enthalten ist:

  • JupyterLab (siehe Versionsdetails)

  • Python-Versionen 2.7 und 3.x mit wichtigen Paketen:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • Kissen
    • fairness-indicators für nutzerverwaltete Notebookinstanzen mit TensorFlow 2.3 und 2.4
    • viele andere
  • R-Version 4.x mit wichtigen Paketen:

    • xgboost
    • ggplot2
    • caret
    • nnet
    • rpy2 (ein R-Paket für den Zugriff auf R in Python-Notebooks)
    • randomForest
    • viele andere
  • Anaconda

  • Nvidia-Pakete mit dem neuesten Nvidia-Treiber für GPU-fähige Instanzen:

    • CUDA 9.x, 10.x und 11.x
    • CuDNN 7.x
    • NCCL 2.x

JupyterLab-Versionsdetails

JupyterLab 3.x ist standardmäßig auf neuen nutzerverwalteten Notebookinstanzen vorinstalliert. Für Instanzen, die vor dem M80-Deep-Learning-VM-Release erstellt wurden, ist JupyterLab 1.x vorinstalliert.

Informationen zum Erstellen einer früheren Version einer nutzerverwalteten Notebookinstanz finden Sie unter Bestimmte Version einer nutzerverwalteten Notebookinstanz erstellen.

VPC Service Controls

VPC Service Controls bietet zusätzliche Sicherheit für Ihre nutzerverwalteten Notebookinstanzen. Weitere Informationen finden Sie unter VPC Service Controls. Informationen zur Verwendung von nutzerverwalteten Notebooks in einem Dienstperimeter finden Sie unter Nutzerverwaltete Notebookinstanzen innerhalb eines Dienstperimeters verwenden.

Nutzerverwaltete Notebooks und Dataproc Hub

Dataproc Hub ist ein benutzerdefinierter JupyterHub-Server. Administratoren können Dataproc Hub-Instanzen erstellen, die Dataproc-Cluster für einzelne Nutzer zum Hosten von Umgebungen für nutzerverwaltete Notebook generieren können. Weitere Informationen finden Sie unter Dataproc Hub konfigurieren.

Nutzerverwaltete Notebooks und Dataflow

Sie können nutzerverwaltete Notebooks in einer Pipeline verwenden und die Pipeline dann in Dataflow ausführen. Informationen zum Erstellen einer nutzerverwalteten Apache Beam-Notebookinstanz, die Sie mit Dataflow verwenden können, finden Sie unter Mit Apache Beam-Notebooks interaktiv entwickeln.

Preise

Weitere Informationen zu den Preisen für Vertex AI Workbench

Nächste Schritte

Um mit nutzerverwalteten Notebooks zu beginnen, erstellen Sie eine nutzerverwaltete Notebookinstanz, öffnen Sie JupyterLab und probieren Sie eines der Beispiele im Ordner Anleitungen aus.

Grafik: Anleitungsordner im JupyterLab-Dateibrowser

Installieren Sie anschließend Abhängigkeiten, die Sie für Ihre Arbeit benötigen.