Google cloud platform 如何通过Google Cloud Composer安排GCP AI平台笔记本？

我的任务是通过造纸机操作员自动化AI平台笔记本电脑上每天运行的一些笔记本电脑的日程安排，但实际上通过Cloud Composer这样做给我带来了一些麻烦

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感谢您的帮助

第一步是创建Jupyter实验室笔记本。如果要使用其他库，请安装它们并重新启动内核（

重新启动内核并清除所有输出

选项）。然后，在笔记本中定义处理过程

准备就绪后，在开始计划阶段之前，删除所有跑步、偷窥和干跑步

现在，您需要设置Cloud Composer环境（请记住安装在第一步中定义的其他软件包）。要安排工作流程，请转到Jupyter实验室并创建第二个笔记本，该笔记本将根据工作流程生成

DAG

最后一步是将压缩后的工作流上载到Cloud Composer

DAGs

文件夹。您可以使用Airflow UI管理您的工作流

我建议你看看这个

您可以使用的另一个解决方案是

Kubeflow

，其目的是在Kubernetes上实现运行ML工作负载。Kubeflow为您的集群添加了一些资源，以帮助您完成各种任务，包括培训和服务模型以及运行Jupyter笔记本电脑。您可以在上找到有趣的教程

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我希望您能发现上述信息有用。

第一步是创建Jupyter实验室笔记本。如果要使用其他库，请安装它们并重新启动内核（

重新启动内核并清除所有输出

选项）。然后，在笔记本中定义处理过程

准备就绪后，在开始计划阶段之前，删除所有跑步、偷窥和干跑步

现在，您需要设置Cloud Composer环境（请记住安装在第一步中定义的其他软件包）。要安排工作流程，请转到Jupyter实验室并创建第二个笔记本，该笔记本将根据工作流程生成

DAG

最后一步是将压缩后的工作流上载到Cloud Composer

DAGs

文件夹。您可以使用Airflow UI管理您的工作流

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您可以使用的另一个解决方案是

Kubeflow

，其目的是在Kubernetes上实现运行ML工作负载。Kubeflow为您的集群添加了一些资源，以帮助您完成各种任务，包括培训和服务模型以及运行Jupyter笔记本电脑。您可以在上找到有趣的教程

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这篇文章“如何在谷歌云平台上部署和调度Jupyter笔记本”，介绍了如何在计算引擎实例上运行Jupyter笔记本作业，并使用GCP的云调度器>云发布/订阅>云功能进行调度。（不幸的是，该职位可能会被拒之门外。）

如果您必须使用Cloud Composer，那么您可能会发现“Jupyter笔记本电脑和造纸机辅助气流中的ETL”非常有用。

这是一个关于媒体的“如何在谷歌云平台上部署和调度Jupyter笔记本电脑”，描述如何在计算引擎实例上运行Jupyter笔记本作业，并使用GCP的Cloud Scheduler>Cloud Pub/Sub>Cloud函数对其进行调度。（不幸的是，该职位可能会被拒之门外。）

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如果您必须使用Cloud Composer，那么您可能会发现，“Jupyter笔记本电脑和造纸机辅助气流中的ETL”非常有用。

作为提示，该文章不再存在并抛出410错误代码。作为提示，该文章不再存在并抛出410错误代码。