Imagens do Workbench do Agent Platform

Cada instância do Workbench da plataforma de agentes do Gemini Enterprise é executada em uma imagem criada e mantida pelo Google. A imagem determina o sistema operacional, a versão do Python, os frameworks de ML pré-instalados (como TensorFlow e PyTorch), a pilha de GPU e CUDA e o ambiente JupyterLab com que a instância é iniciada.

O Workbench da Agent Platform oferece dois tipos de imagens mutuamente exclusivas:

  • Imagens de VM: imagens de inicialização criadas pelo Google que instalam o sistema operacional, frameworks, kernels e JupyterLab diretamente no host da instância.
  • Contêineres personalizados: uma imagem de contêiner base fornecida pelo Google que pode ser estendida com seus próprios pacotes, kernels e configuração do JupyterLab. O contêiner é executado em um host gerenciado pelo Google. Use contêineres personalizados para ambientes reproduzíveis e pré-provisionados que podem ser reutilizados em muitas instâncias.

Para comparar os dois tipos de imagem e escolher um, consulte Escolher um tipo de imagem.

Escolher um tipo de imagem

Use a tabela a seguir para escolher o tipo que se adapta ao seu fluxo de trabalho. Para detalhes sobre o conteúdo, as versões e o ciclo de vida de cada imagem, consulte Controle de versões e ciclo de vida de imagens.

Opção Imagens de VM Contêineres personalizados
O que é Uma imagem de inicialização criada pelo Google que instala o sistema operacional, frameworks, kernels e JupyterLab diretamente no host da instância. Um contêiner base fornecido pelo Google que é executado em um host gerenciado pelo Google.
Sistema operacional Debian Host: Container-Optimized OS (COS), gerenciado pelo Google
Contêiner: Ubuntu
Como personalizar Adicione pacotes e ambientes micromamba a uma instância em execução. A imagem em si é gerenciada pelo Google e imutável. Crie uma imagem de contêiner personalizada com antecedência e reutilize-a em muitas instâncias.
Acesso ao host Acesso total ao host da instância. O host do COS é gerenciado pelo Google e não pode ser modificado.
Ideal para A experiência padrão; cargas de trabalho que precisam de acesso ao host ou processos de sistema personalizados. Ambientes personalizados que podem ser implantados em escala.
Como criar Criar uma instância com uma versão específica Criar uma instância com um contêiner personalizado

Imagens de VM do Workbench da Agent Platform

As imagens de VM do Workbench do Agent Platform são imagens particulares, criadas pelo Google, que provisionam os pacotes e kernels necessários diretamente na máquina host. O Agent Platform Workbench oferece suporte a imagens de VM baseadas no Debian. Uma VM é instalada diretamente no host da instância, para que você possa interagir com a máquina host.

Para criar uma instância em uma versão específica da imagem de VM, consulte Criar uma instância com uma versão específica da imagem.

Contêineres personalizados do Workbench do Agent Platform

Um contêiner personalizado permite que você traga uma imagem personalizada para instâncias do Workbench do Agent Platform usando um contêiner do Docker. Use um contêiner personalizado para enviar pacotes, kernels e um ambiente JupyterLab pronto para uso sem criá-los na inicialização da instância.

Comece com uma imagem de contêiner base fornecida pelo Google, estenda-a com o que você precisa e provisione instâncias do Workbench da plataforma do agente no contêiner criado. O Google publica duas variantes da imagem de contêiner base:

  • Padrão: oferece suporte a todos os recursos do Workbench da Agent Platform. Inclui pacotes de ciência de dados pré-instalados, bibliotecas CUDA, Cloud de Confiance by S3NS integrações do JupyterLab (BigQuery e Serviço Gerenciado para Apache Spark), pacotes de sistema comuns e gerenciamento de kernel baseado em micromamba.
  • Slim: uma imagem base mínima com JupyterLab, configuração do JupyterLab baseada em metadados e gerenciamento de kernel baseado em micromamba. Você instala outros pacotes ou extensões.

O contêiner é executado em um host gerenciado pelo Google, com base no Container-Optimized OS (COS), que oferece recursos como desligamento ocioso, o agente de proxy e a telemetria de serviço. Para mais informações, consulte Recursos e benefícios do Container-Optimized OS.

Para conferir os URIs, tamanhos e versões do Python compatíveis com a imagem base, consulte Criar um contêiner personalizado. Para restrições, consulte Limitações de contêineres personalizados.

Pacotes pré-instalados

As imagens do Workbench do Agent Platform podem ser configuradas para incluir o seguinte:

  • Frameworks de ML específicos (por exemplo, TensorFlow e PyTorch) e os pacotes de suporte.
  • Python com pacotes comuns de ciência de dados, como numpy, scipy, matplotlib, pandas, nltk, pillow, scikit-image, opencv-python e scikit-learn, entre muitos outros.
  • Ambientes de notebook do JupyterLab para prototipagem rápida.
  • Pacotes da NVIDIA, incluindo o driver NVIDIA, CUDA, cuDNN e NCCL, para instâncias com GPU.

A seguir