如何关联Jupyter工作区自定义容器与Vertex AI Workbench实例

针对自定义Docker容器场景，你可以通过以下几种方式判断当前Jupyter Lab所属的Workbench实例/虚拟机：

• 查看浏览器地址栏URL
  Vertex AI Workbench的Jupyter Lab访问链接通常包含实例的唯一标识，格式类似：https://<instance-identifier>-dot-<region>-notebooks.googleusercontent.com/lab。其中<instance-identifier>对应Workbench实例的名称或ID，你可以将其与GCP控制台中Workbench实例列表的名称/ID做匹配。

• 通过GCP元数据服务器获取实例名称
  打开Jupyter Lab的终端，执行以下命令直接获取宿主虚拟机（即Workbench实例）的名称：

  curl http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/name -H "Metadata-Flavor: Google"
  

  也可以在Notebook中用Python代码实现：

  import requests
  res = requests.get(
      'http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/name',
      headers={'Metadata-Flavor': 'Google'}
  )
  print("所属Workbench实例：", res.text)
  

  这个方法不受自定义容器影响，因为GCP虚拟机的元数据服务器对容器内进程是可访问的。

• 检查环境变量
  在Jupyter Lab终端执行以下命令，查找是否有包含实例名称的环境变量：

  printenv | grep -i instance
  

  部分场景下会存在GOOGLE_CLOUD_INSTANCE_NAME这类变量，直接对应Workbench实例名称。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者intotecho