Cómo utilizar Jupyter Notebook en Google Cloud AI platform

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Paso 1: Creación de una instancia de cuaderno en Google Cloud
3. Paso 2: Vinculación de una instancia de cuaderno a un repositorio de GitHub
4. Paso 3: Instalación de paquetes de Python adicionales
5. Paso 4: Conexión a BigQuery y consulta de conjuntos de datos públicos
6. Paso 5: Resumen y conclusiones
7. Preguntas frecuentes
8. Recursos adicionales

📝 Cómo utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform

En este artículo aprenderás cómo utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform. Al finalizar, podrás acceder a un cuaderno en el cual podrás realizar consultas desde un conjunto de datos público de BigQuery y hacer una copia de seguridad del código en GitHub.

1. Introducción

Google Cloud AI Platform es una plataforma que ofrece una amplia variedad de servicios para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Una de las características más útiles es la posibilidad de utilizar Jupyter Lab con cuadernos, lo que te permite trabajar de manera eficiente en proyectos de ciencia de datos.

2. Paso 1: Creación de una instancia de cuaderno en Google Cloud

Antes de poder utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform, primero debes crear una instancia de cuaderno. Esto se puede hacer mediante la consola de Google Cloud. Para Ello, sigue los siguientes pasos:

1. Accede a la consola de Google Cloud y selecciona AI Platform.
2. Haz clic en "Nueva instancia" para crear una nueva instancia de cuaderno.
3. Elige la configuración deseada, como el tipo de instancia y las opciones de entorno.
4. Haz clic en "Crear" para crear la instancia de cuaderno.

Una vez creada la instancia, podrás acceder a ella y empezar a utilizar Jupyter Lab con cuadernos.

3. Paso 2: Vinculación de una instancia de cuaderno a un repositorio de GitHub

Una vez que tengas tu instancia de cuaderno, es recomendable vincularla a un repositorio de GitHub. Esto te permitirá sincronizar los cuadernos y realizar copias de seguridad del código.

Sigue estos pasos para vincular tu instancia de cuaderno a un repositorio de GitHub:

1. Accede a tu cuenta de GitHub y crea un nuevo repositorio o utiliza uno existente.
2. Copia la dirección del repositorio.
3. Vuelve a la instancia de cuaderno en Google Cloud y selecciona el directorio en el que deseas clonar el repositorio.
4. Utiliza el comando de clonación de Git para clonar el repositorio en la instancia de cuaderno.
5. Realiza los cambios necesarios en los cuadernos y utiliza los comandos de Git para guardar los cambios y hacer un push al repositorio.

4. Paso 3: Instalación de paquetes de Python adicionales

En ocasiones, es posible que necesites instalar paquetes de Python adicionales en tu instancia de cuaderno. Para hacerlo, sigue estos pasos:

1. Utiliza el comando mágico de pip para verificar qué paquetes están instalados en tu instancia.
2. Si deseas instalar un paquete adicional, utiliza el comando mágico de pip install seguido del nombre del paquete.

Recuerda que al utilizar una instancia de cuaderno en Google Cloud, es importante instalar los paquetes necesarios en cada inicio de la instancia.

5. Paso 4: Conexión a BigQuery y consulta de conjuntos de datos públicos

Una de las ventajas de utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud es la posibilidad de conectarlo a BigQuery y realizar consultas a conjuntos de datos públicos.

Para acceder a BigQuery desde tu cuaderno, sigue estos pasos:

1. Accede a la consola de Google Cloud y busca BigQuery.
2. Selecciona el conjunto de datos público al que deseas acceder.
3. Copia el código SQL de la consulta que deseas realizar.
4. Vuelve al cuaderno en Google Cloud y utiliza el comando mágico %bigquery seguido del código SQL.

De esta manera, podrás ejecutar consultas en BigQuery y obtener los resultados en tu cuaderno.

6. Paso 5: Resumen y conclusiones

En este artículo, aprendiste cómo utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform. Aprendiste a crear una instancia de cuaderno, vincularla a GitHub, instalar paquetes de Python adicionales, y realizar consultas en BigQuery.

Utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform te permite trabajar de manera eficiente en proyectos de ciencia de datos y contar con todas las herramientas necesarias en un solo lugar.

¡Espero que esta guía te haya sido útil y que puedas aprovechar al máximo la plataforma de Google Cloud AI Platform!

7. Preguntas frecuentes

P: ¿Es necesario tener una cuenta en Google Cloud para utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform?

R: Sí, es necesario tener una cuenta en Google Cloud para acceder a la plataforma y utilizar las instancias de cuaderno.

P: ¿Cuáles son las ventajas de utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform?

R: Al utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform, tienes acceso a las herramientas y servicios de la plataforma, como BigQuery, lo que te permite realizar análisis de datos a gran escala y utilizar conjuntos de datos públicos.

P: ¿Puedo sincronizar mi cuaderno con otros colaboradores en tiempo real?

R: Sí, al vincular tu instancia de cuaderno a un repositorio de GitHub, puedes sincronizar los cuadernos con otros colaboradores y trabajar en tiempo real en un proyecto conjunto.

P: ¿Es posible utilizar paquetes de Python adicionales en Jupyter Lab en Google Cloud AI Platform?

R: Sí, puedes instalar paquetes de Python adicionales en tu instancia de cuaderno utilizando el comando mágico de pip install.

8. Recursos adicionales

• Google Cloud AI Platform
• Documentación oficial de Jupyter Lab
• Repositorio de GitHub de Justin to Data

Esperamos que este artículo te haya proporcionado una guía completa sobre cómo utilizar Jupyter Lab con cuadernos en Google Cloud AI Platform. ¡Si tienes alguna pregunta, no dudes en dejar un comentario!