如何在Google Workflows中调用Vertex AI Colab及Workbench Notebook？

目前Google Workflows没有直接调用Vertex AI Colab或Workbench Notebook的原生方法——这类Notebook本质是交互式开发环境，未提供直接触发执行的公开API。不过可以通过Cloud Functions作为中间层间接实现，以下分两种场景说明：

一、调用Colab Notebook逻辑 #

Colab本身无法被直接触发执行，需将其核心代码迁移为可无交互运行的脚本，再通过Cloud Functions封装后供Workflows调用：

• 提取Colab中的业务代码，整理成独立Python脚本：移除交互式输入、可视化输出等依赖，改为从HTTP请求参数获取输入，执行完成后返回结构化结果（如JSON）。
• 将脚本部署为Cloud Functions：选择Python运行环境，设置HTTP触发器，配置匹配代码运行时长的内存、超时时间。
• 在Workflows中添加HTTP调用步骤：调用该Cloud Functions的触发URL，传递必要参数，处理返回结果。

二、调用Vertex AI Workbench Notebook逻辑 #

针对托管式Workbench Notebook，可结合Vertex AI Custom Job实现代码的批量/定时执行，再通过Cloud Functions或直接API调用供Workflows触发：

• 导出Workbench Notebook代码为Python脚本，上传至Cloud Storage存储桶。
• 方式1：通过Cloud Functions封装触发逻辑
  • 在Cloud Functions中编写代码，调用Vertex AI的Custom Job API，指定Cloud Storage中的脚本路径、运行环境（如TensorFlow/PyTorch镜像）、资源配置。
  • Workflows调用该Cloud Functions的HTTP端点，触发Custom Job执行。
• 方式2：直接在Workflows中调用Vertex AI API
  • 在Workflows的步骤中，构造Vertex AI Custom Job的创建请求，通过HTTP调用Vertex AI的REST API，直接启动任务。
• 补充：若需监控任务状态，可在Workflows中添加轮询步骤，定期调用Vertex AI的Job状态查询API，直到任务完成或失败。

注意事项 #

• 权限配置：确保Workflows、Cloud Functions使用的服务账号拥有足够权限，包括Cloud Storage读写、Vertex AI Job创建/查询、Cloud Functions调用等权限。
• 无交互适配：所有代码需避免依赖Notebook的交互式操作（如input()函数、手动单元格执行），确保能在后台自动运行。
• 超时处理：对于长时间运行的任务，需调整Cloud Functions的超时限制，或采用异步触发+状态轮询的方式，避免Workflows超时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amber Dubey