Introduzione ai blocchi note gestiti dall'utente

Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench consentono di creare e gestire istanze di macchine virtuali (VM) di deep learning preconfezionate con JupyterLab.

Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente hanno una suite preinstallata di pacchetti di deep learning, tra cui il supporto per i framework di TensorFlow e PyTorch. Puoi configurare istanze solo CPU o GPU.

Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono protette dall'autenticazione e dall'autorizzazione di Google Cloud e sono disponibili utilizzando un URL dell'istanza di blocchi note gestiti dall'utente. Anche le istanze di blocchi note gestiti dall'utente si integrano con GitHub e possono sincronizzarsi con un repository GitHub.

Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente evitano la difficoltà di creare e configurare 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 di equità per istanze di blocchi note gestiti dall'utente TensorFlow 2.3 e 2.4
    • 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 sulle nuove istanze di blocchi note gestiti dall'utente per impostazione predefinita. Per le istanze create prima della release M80 Deep Learning VM, è stato preinstallato JupyterLab 1.x.

Per creare una versione precedente di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente, consulta Creare una versione specifica di un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente.

Controlli di servizio VPC

Controlli di servizio VPC fornisce ulteriore sicurezza per le istanze di blocchi note 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 Utilizzare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente all'interno di un perimetro di servizio.

Upgrade

Puoi eseguire l'upgrade dell'ambiente per utilizzare nuove funzionalità e trarre vantaggio da aggiornamenti del framework, aggiornamenti 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 Eseguire l'upgrade dell'ambiente di 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 di Dataproc Hub in grado di generare cluster Dataproc per utente singolo per ospitare ambienti di blocchi note gestiti dall'utente. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare Dataproc Hub.

Blocchi note gestiti dall'utente e Dataflow

Puoi utilizzare blocchi note gestiti dall'utente all'interno di una pipeline, quindi eseguirla su Dataflow. Per informazioni su come creare un'istanza di blocchi note gestiti dall'utente Apache Beam che puoi utilizzare con Dataflow, consulta la pagina relativa allo sviluppo interattivo con i blocchi note di Apache Beam.

Limitazioni

Tieni presente le seguenti limitazioni dei blocchi note gestiti dall'utente quando pianifichi il progetto:

  • Le istanze di blocchi note gestiti dall'utente sono altamente personalizzabili e possono essere ideali per gli utenti che necessitano di un elevato controllo sul proprio ambiente. Di conseguenza, la configurazione e la gestione delle istanze di blocchi note gestiti dall'utente possono richiedere più tempo rispetto alle istanze di blocchi note gestiti. Le istanze di blocchi note gestiti possono essere più ideali per gli utenti che non hanno bisogno di un ampio controllo sul proprio ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione ai blocchi note gestiti.

  • 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 utilizzare il plug-in nelle istanze di Vertex AI Workbench. Consulta Creare un'istanza abilitata per Dataproc.

  • Per le istanze di blocchi note gestiti dall'utente di Dataproc Hub, la disattivazione del download di file dall'interfaccia utente JupyterLab non è supportata. 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 dei file dalla UI JupyterLab quando crei l'istanza.

  • Quando utilizzi Gestore contesto accesso e Chrome Enterprise Premium per proteggere le istanze dei blocchi note gestiti con controlli dell'accesso sensibili al contesto, l'accesso viene valutato ogni volta che 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 vi accede in seguito se il cookie del suo browser web è scaduto.

Prezzi

Scopri di più sui prezzi di Vertex AI Workbench.

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.

La cartella dei tutorial nel browser file JupyterLab.

Quindi installa le dipendenze che dovrai svolgere per il tuo lavoro.