Imágenes de Agent Platform Workbench
Cada instancia de Agent Platform Workbench de Gemini Enterprise se ejecuta en una imagen que Google compila y mantiene. La imagen determina el sistema operativo, la versión de Python, los frameworks de AA preinstalados (como TensorFlow y PyTorch), la pila de GPU y CUDA, y el entorno de JupyterLab con el que se inicia la instancia.
Agent Platform Workbench proporciona dos tipos de imágenes que se excluyen mutuamente:
- Imágenes de VM: Son imágenes de arranque compiladas por Google que instalan el sistema operativo, los frameworks, los kernels y JupyterLab directamente en el host de la instancia.
- Contenedores personalizados: Son imágenes de contenedor base proporcionadas por Google que puedes extender con tus propios paquetes, kernels y configuración de JupyterLab. Tu contenedor se ejecuta en un host administrado por Google. Usa contenedores personalizados para entornos reproducibles y aprovisionados previamente que reutilizas en muchas instancias.
Para comparar los dos tipos de imágenes y elegir uno, consulta Elige un tipo de imagen.
Elige un tipo de imagen
Usa la siguiente tabla para elegir el tipo que se adapte a tu flujo de trabajo. Para obtener detalles sobre el contenido, las versiones y el ciclo de vida de cada imagen, consulta Versiones y ciclo de vida de las imágenes.
| Opción | Imágenes de VM | Contenedores personalizados |
|---|---|---|
| En qué consiste | Es una imagen de arranque compilada por Google que instala el sistema operativo, los frameworks, los kernels y JupyterLab directamente en el host de la instancia. | Es un contenedor base proporcionado por Google que se ejecuta en un host administrado por Google. |
| Sistema operativo | Debian | Host: Container-Optimized OS (COS), administrado por Google Contenedor: Ubuntu |
| Cómo personalizarlo | Agrega paquetes y entornos de micromamba a una instancia en ejecución. La imagen en sí es administrada por Google y es inmutable. | Compila una imagen de contenedor personalizada con anticipación y reutilízala en muchas instancias. |
| Acceso al host | Acceso completo al host de la instancia | El host de COS es administrado por Google y no se puede modificar. |
| Ideal para | La experiencia predeterminada; cargas de trabajo que necesitan acceso al host o procesos del sistema personalizados | Entornos personalizados que puedes implementar a gran escala |
| Cómo crear | Crea una instancia con una versión específica | Crea una instancia con un contenedor personalizado |
Imágenes de VM de Agent Platform Workbench
Las imágenes de VM de Agent Platform Workbench son imágenes privadas, compiladas por Google, que aprovisionan los paquetes y kernels necesarios directamente en la máquina anfitrión. Agent Platform Workbench admite imágenes de VM basadas en Debian. Una VM se instala directamente en el host de la instancia, por lo que puedes interactuar con la máquina anfitrión.
Para crear una instancia en una versión específica de la imagen de VM, consulta Crea una instancia con una versión específica de la imagen.
Contenedores personalizados de Agent Platform Workbench
Un contenedor personalizado te permite llevar una imagen personalizada a las instancias de Agent Platform Workbench con un contenedor de Docker. Usa un contenedor personalizado para enviar paquetes personalizados, kernels y un entorno de JupyterLab listo para usar sin compilarlos al inicio de la instancia.
Comienzas con una imagen de contenedor base proporcionada por Google, la extiendes con lo que necesitas y, luego, aprovisionas instancias de Agent Platform Workbench desde el contenedor que compilas. Google publica dos variantes de la imagen de contenedor base:
- Estándar: Admite todas las funciones de Agent Platform Workbench. Incluye paquetes de ciencia de datos preinstalados, bibliotecas de CUDA, Cloud de Confiance by S3NS integraciones de JupyterLab (BigQuery y Managed Service para Apache Spark), paquetes de sistema comunes y administración de kernels basada en micromamba.
- Slim: Es una imagen base mínima con JupyterLab, configuración de JupyterLab basada en metadatos y administración de kernels basada en micromamba. Instalas cualquier paquete o extensión adicional.
Tu contenedor se ejecuta en un host administrado por Google, basado en Container-Optimized OS (COS), que proporciona funciones como el apagado inactivo, el agente proxy y la telemetría de servicios. Para obtener más información, consulta Funciones y beneficios de Container-Optimized OS.
Para obtener los URI, los tamaños y las versiones de Python compatibles de la imagen base, consulta Crea un contenedor personalizado. Para conocer las restricciones, consulta Limitaciones de los contenedores personalizados.
Paquetes preinstalados
Las imágenes de Agent Platform Workbench se pueden configurar para que incluyan lo siguiente:
- Frameworks de AA específicos (por ejemplo, TensorFlow y PyTorch) y sus paquetes de asistencia
- Python con paquetes comunes de ciencia de datos, como numpy, scipy, matplotlib, pandas, nltk, pillow, scikit-image, opencv-python y scikit-learn, entre muchos otros
- Entornos de notebook de JupyterLab para prototipado rápido
- Paquetes de NVIDIA, incluidos el controlador de NVIDIA, CUDA, cuDNN y NCCL, para instancias habilitadas para GPU
¿Qué sigue?
- Versiones y ciclo de vida de las imágenes: Consulta qué contiene cada imagen, cómo se numeran las versiones y cuándo se dejan de usar las imágenes.
- Administra las versiones de las imágenes: Crea una instancia en una versión específica, actualiza y revierte.
- Notas de la versión de las imágenes: Consulta qué cambió en cada versión de la imagen.
- Política de asistencia: Obtén información sobre el manejo de CVE, los paquetes, los períodos de asistencia y el aviso de baja.