Agent Platform Workbench 映像

每个 Gemini Enterprise Agent Platform Workbench 实例都运行在 Google 构建和维护的映像上。该映像决定了实例启动时使用的操作系统、Python 版本、预安装的机器学习框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）、GPU 和 CUDA 堆栈以及 JupyterLab 环境。

Agent Platform Workbench 提供两种互斥的映像类型：

  • 虚拟机映像：Google 构建的启动映像，可将操作系统、 框架、内核和 JupyterLab 直接安装在实例主机上。
  • 自定义容器：Google 提供的基础容器映像，您可以使用自己的软件包、内核和 JupyterLab 配置对其进行 扩展。您的容器在 Google 管理的主机上运行。使用自定义容器可获得可重现的预配环境，您可以在多个实例中重复使用这些环境。

如需比较这两种映像类型并选择一种，请参阅 选择映像类型。

选择映像类型

使用下表选择适合您工作流的类型。如需详细了解每个映像的内容、版本和生命周期，请参阅 映像版本控制和生命周期。

选项 虚拟机映像 自定义容器
定义 Google 构建的启动映像，可将操作系统、框架、内核和 JupyterLab 直接安装在实例主机上。 在 Google 管理的主机上运行的 Google 提供的基础容器。
操作系统 Debian 主机：Container-Optimized OS (COS)，由 Google 管理
容器：Ubuntu
自定义方式 将软件包和 micromamba 环境添加到正在运行的实例。 映像本身由 Google 管理，且不可变。 提前构建自定义容器映像，并在多个实例中重复使用。
主机访问权限 对实例主机的完整访问权限。 COS 主机由 Google 管理，不可修改。
适用场景 默认体验；需要主机访问权限或自定义系统进程的工作负载。 您可以大规模部署的自定义环境。
如何创建 使用特定版本创建实例 使用自定义容器创建实例

Agent Platform Workbench 虚拟机映像

Agent Platform Workbench 虚拟机映像是由 Google 构建的私有映像，可将所需的软件包和内核直接预配到宿主机上。Agent Platform Workbench 支持基于 Debian 的虚拟机映像。虚拟机直接安装在实例宿主机上，因此您可以与宿主机进行交互。

如需在特定虚拟机映像版本上创建实例，请参阅 使用特定映像版本创建实例。

Agent Platform Workbench 自定义容器

借助自定义容器，您可以使用 Docker 容器将自定义映像引入 Agent Platform Workbench 实例。使用自定义容器可传送自定义软件包、内核和现成的 JupyterLab 环境，而无需在实例启动时构建它们。

您从 Google 提供的基础容器映像开始，使用所需的内容对其进行扩展，然后从构建的容器预配 Agent Platform Workbench 实例。Google 发布了基础容器映像的两个变体：

  • 标准：支持所有 Agent Platform Workbench 功能 。包括 预安装的数据科学软件包、CUDA 库、 Cloud de Confiance by S3NS JupyterLab 集成（BigQuery 和 Managed Service for Apache Spark）、常用系统 软件包和基于 micromamba 的内核管理。
  • 精简版：一个包含 JupyterLab、基于元数据的 JupyterLab 配置和基于 micromamba 的内核管理的最简基础映像。您可以安装任何其他软件包或扩展程序。

您的容器在 Google 管理的主机上运行，该主机基于 Container-Optimized OS (COS)，提供空闲关机、代理智能体和服务遥测等功能。如需了解详情，请参阅 Container-Optimized OS 功能和优势。

如需了解基础映像 URI、大小和支持的 Python 版本，请参阅 创建自定义容器。 如需了解限制条件，请参阅 自定义容器限制。

预装软件包

Agent Platform Workbench 映像可以配置为包含以下内容：

  • 特定机器学习框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）及其支持软件包。
  • Python，其中包含 numpy、scipy、matplotlib、pandas、nltk、pillow、scikit-image、opencv-python 和 scikit-learn 等常用数据科学软件包。
  • 可快速进行原型设计的 JupyterLab 笔记本环境。
  • NVIDIA 软件包，包括 NVIDIA 驱动程序、CUDA、cuDNN 和 NCCL，适用于支持 GPU 的实例。

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