Introduzione ai blocchi note gestiti dall'utente
Le istanze di notebook gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench ti consentono di creare e gestire istanze di macchine virtuali (VM) di deep learning preconfigurate con JupyterLab.
Le istanze di notebook gestiti dall'utente hanno una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, incluso il supporto per i framework TensorFlow e PyTorch. Puoi configurare istanze solo CPU o abilitate alla GPU.
Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono protette dall'autenticazione Google Cloud e dall'autorizzazione e sono disponibili utilizzando un URL dell'istanza di blocchi note gestiti dall'utente. Le istanze di 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 evitano la difficoltà di creare e configurare una macchina virtuale di 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 che includa quanto segue:
JupyterLab (vedi dettagli versione)
Python 3, con i pacchetti chiave:
- numpy
- sklearn
- scipy
- panda
- nltk
- cuscino
- fairness-indicators per TensorFlow 2.3 e 2.4 istanze di notebook gestiti dall'utente
- molti altri
R versione 4.x, con i 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 della versione di JupyterLab
JupyterLab 3.x è preinstallato per impostazione predefinita sulle nuove istanze di blocchi note gestiti dall'utente. Per le istanze create prima del rilascio della VM 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 ulteriore sicurezza per le istanze di notebook gestiti dall'utente. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica dei Controlli di servizio VPC. Per utilizzare i blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un perimetro di servizio, consulta Utilizzo di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un perimetro di servizio.
Upgrade
Puoi eseguire l'upgrade del tuo ambiente per utilizzare nuove funzionalità e usufruire di aggiornamenti del framework, dei pacchetti e correzioni di bug. Puoi eseguire l'upgrade degli ambienti manualmente o tramite un'impostazione di aggiornamento automatico. Per saperne di più, consulta Upgrade dell'ambiente di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente.
Notebook gestiti dall'utente e Dataproc Hub
Dataproc Hub è un server JupyterHub personalizzato. Gli amministratori possono creare istanze Dataproc Hub in grado di generare cluster Dataproc monoutente per ospitare ambienti di blocchi note gestiti dagli utenti. Per saperne di più, consulta la sezione Configurare Dataproc Hub.
Notebook gestiti dall'utente e Dataflow
Puoi utilizzare i blocchi note gestiti dall'utente all'interno di una pipeline e poi eseguire la pipeline su Dataflow. Per informazioni su come creare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente Apache Beam che puoi utilizzare con Dataflow, consulta Sviluppare in modo interattivo con i blocchi note Apache Beam.
Limitazioni
Quando pianifichi il tuo progetto, tieni presente le seguenti limitazioni dei blocchi note gestiti dall'utente:
Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono altamente personalizzabili e possono essere ideali per gli utenti che hanno bisogno di un controllo elevato sul proprio ambiente. Pertanto, le istanze di blocchi note gestiti dall'utente possono richiedere più tempo per la configurazione e la gestione rispetto alle istanze di blocchi note gestiti. Le istanze di blocchi note gestiti possono essere più adatte agli utenti che non hanno bisogno di molto controllo sul proprio ambiente. Per saperne di più, consulta la sezione Introduzione ai notebook gestiti.
Le estensioni JupyterLab di terze parti non sono supportate.
Il plug-in Dataproc JupyterLab non è supportato per i notebook gestiti dall'utente, ma puoi utilizzarlo nelle istanze Vertex AI Workbench. Consulta Creare un'istanza abilitata per Dataproc.
Per le istanze di blocchi note gestiti dall'utente di Dataproc Hub, il download di file dall'interfaccia utente di JupyterLab non è supportato. Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente che utilizzano il framework Dataproc Hub consentono il download dei file anche se non selezioni Abilita il download di file dall'interfaccia utente di JupyterLab quando crei l'istanza.
Quando utilizzi Access Context Manager e Chrome Enterprise Premium per proteggere le istanze di notebook gestiti con controlli di accesso sensibili al contesto, l'accesso viene valutato ogni volta che l'utente esegue l'autenticazione all'istanza. Ad esempio, l'accesso viene valutato la prima volta che l'utente accede a JupyterLab e ogni volta che vi accede successivamente se il cookie del browser web è scaduto.
Prezzi
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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 degli esempi nella cartella tutorial.
Poi installa le dipendenze che ti serviranno per svolgere il tuo lavoro.