Introducción a los cuadernos gestionados por usuarios
Las instancias de cuadernos gestionadas por el usuario de Vertex AI Workbench te permiten crear y gestionar instancias de máquinas virtuales (VM) de aprendizaje profundo que vienen preempaquetadas con JupyterLab.
Las instancias de cuadernos gestionadas por el usuario tienen preinstalada una suite de paquetes de aprendizaje profundo, que incluye compatibilidad con los frameworks TensorFlow y PyTorch. Puedes configurar instancias solo con CPU o con GPU.
Tus instancias de cuadernos gestionados por usuarios están protegidas mediante Google Cloud autenticación y autorización, y se puede acceder a ellas mediante una URL de instancia de cuadernos gestionados por usuarios. Las instancias de notebooks gestionadas por el usuario también se integran con GitHub y se pueden sincronizar con un repositorio de GitHub.
Las instancias de cuadernos gestionadas por el usuario te ahorran la dificultad de crear y configurar una máquina virtual de aprendizaje profundo, ya que proporcionan imágenes verificadas, optimizadas y probadas para el framework que elijas.
Software preinstalado
Puedes configurar una instancia de cuadernos gestionados por usuarios para que incluya lo siguiente:
JupyterLab (consulta los detalles de la versión)
Python 3, con paquetes clave:
- numpy
- sklearn
- scipy
- pandas
- nltk
- almohada
- fairness-indicators para instancias de cuadernos gestionados por usuarios de TensorFlow 2.3 y 2.4
- muchos otros
Versión 4.x de R, con los siguientes paquetes clave:
- xgboost
- ggplot2
- cursor de texto
- nnet
- rpy2 (un paquete de R para acceder a R en cuadernos de Python)
- randomForest
- muchos otros
Anaconda
Paquetes de NVIDIA con el controlador de NVIDIA más reciente para instancias con GPU:
- CUDA 11.x y 12.x
- CuDNN 7.x
- NCCL 2.x
Detalles de la versión de JupyterLab
JupyterLab 3.x está preinstalado en las nuevas instancias de cuadernos gestionados por usuarios de forma predeterminada. En las instancias creadas antes del lanzamiento de la VM de aprendizaje profundo M80, se preinstaló JupyterLab 1.x.
Para crear una versión anterior de una instancia de cuadernos gestionados por usuarios, consulta Crear una versión específica de una instancia de cuadernos gestionados por usuarios.
Controles de Servicio de VPC
Controles de Servicio de VPC ofrece seguridad adicional para tus instancias de notebooks gestionados por el usuario. Para obtener más información, consulta la descripción general de Controles de Servicio de VPC. Para usar cuadernos gestionados por usuarios dentro de un perímetro de servicio, consulta el artículo Usar una instancia de cuadernos gestionados por usuarios dentro de un perímetro de servicio.
Actualizaciones
Puedes actualizar tu entorno para usar nuevas funciones y beneficiarte de las actualizaciones del framework y de los paquetes, así como de las correcciones de errores. Puedes actualizar los entornos manualmente o mediante una opción de actualización automática. Para obtener más información, consulta Actualizar el entorno de una instancia de cuadernos gestionados por usuarios.
Cuadernos gestionados por usuarios y Dataproc Hub
Dataproc Hub es un servidor JupyterHub personalizado. Los administradores pueden crear instancias de Dataproc Hub que pueden generar clústeres de Dataproc de un solo usuario para alojar entornos de cuadernos gestionados por el usuario. Para obtener más información, consulta Configurar Dataproc Hub.
Cuadernos gestionados por usuarios y Dataflow
Puedes usar cuadernos gestionados por usuarios en una canalización y, a continuación, ejecutarla en Dataflow. Para obtener información sobre cómo crear una instancia de cuadernos gestionados por usuarios de Apache Beam que puedas usar con Dataflow, consulta el artículo Desarrollar de forma interactiva con cuadernos de Apache Beam.
Limitaciones
Ten en cuenta las siguientes limitaciones de los cuadernos gestionados por el usuario al planificar tu proyecto:
Las instancias de cuadernos gestionados por usuarios son muy personalizables y pueden ser ideales para los usuarios que necesitan tener mucho control sobre su entorno. Por lo tanto, las instancias de cuadernos gestionados por usuarios pueden requerir más tiempo para configurarse y gestionarse que las instancias de cuadernos gestionados. Las instancias de cuadernos gestionados pueden ser más adecuadas para los usuarios que no necesitan mucho control sobre su entorno. Para obtener más información, consulta el artículo Introducción a los cuadernos gestionados.
No se admiten extensiones de JupyterLab de terceros.
El complemento de JupyterLab de Dataproc no es compatible con los cuadernos gestionados por el usuario, pero puedes usarlo en instancias de Vertex AI Workbench. Consulta Crear una instancia con Dataproc.
No se puede inhabilitar la descarga de archivos desde la interfaz de usuario de JupyterLab en las instancias de cuadernos gestionadas por el usuario de Dataproc Hub. Las instancias de cuadernos gestionadas por el usuario que usan el framework de Dataproc Hub permiten descargar archivos aunque no selecciones la opción Habilitar descarga de archivos desde la interfaz de usuario de JupyterLab al crear la instancia.
Cuando usas Access Context Manager y Chrome Enterprise Premium para proteger las instancias de cuadernos gestionados con controles de acceso contextual, el acceso se evalúa cada vez que el usuario se autentica en la instancia. Por ejemplo, el acceso se evalúa la primera vez que el usuario accede a JupyterLab y cada vez que lo hace después si la cookie de su navegador web ha caducado.
Precios
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Siguientes pasos
Para empezar a usar los cuadernos gestionados por usuarios, crea una instancia de cuadernos gestionados por usuarios, abre JupyterLab y prueba uno de los ejemplos de la carpeta Tutoriales.
A continuación, instala las dependencias que necesites para hacer tu trabajo.