如何通过编程方式执行GCP Vertex AI Workbench中的托管笔记本？

目前Vertex AI SDK确实没有原生支持直接调用Workbench实例执行笔记本的API，你没有遗漏官方文档——Workbench定位是交互式开发环境，官方暂未提供这类程序化调用的直接接口，但可以通过以下替代方案实现你的流水线集成需求：

方案1：SSH远程执行+Papermill #

Workbench实例本质是GCE虚拟机，可通过程序化SSH连接结合papermill工具运行笔记本：

• 先通过Compute Engine API确保实例处于运行状态
• 使用paramiko库建立SSH连接，执行papermill命令运行指定笔记本
  示例代码片段：

  import paramiko
  
  # 配置SSH连接参数
  ssh_client = paramiko.SSHClient()
  ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
  ssh_client.connect(
      hostname="<workbench实例公网IP>",
      username="jupyter",
      key_filename="<本地私钥文件路径>"
  )
  
  # 执行papermill命令运行笔记本
  exec_cmd = "papermill /home/jupyter/notebooks/your_notebook.ipynb /home/jupyter/output/result.ipynb"
  stdin, stdout, stderr = ssh_client.exec_command(exec_cmd)
  
  # 处理执行输出
  print("执行输出：", stdout.read().decode())
  print("错误信息：", stderr.read().decode())
  ssh_client.close()
  

• 前提：需提前在Workbench实例中安装papermill，并配置好SSH密钥访问权限

方案2：转为Vertex AI Pipeline组件 #

如果目标是整合进数据流水线，更推荐将笔记本逻辑封装为Pipeline组件：

• 用papermill将笔记本转为可执行Python脚本
• 使用kfp（Kubeflow Pipelines SDK）将脚本封装为Vertex AI Pipeline组件，直接在流水线中调度执行

方案3：自定义容器作业执行 #

将笔记本上传至GCS，通过Vertex AI自定义作业运行：

• 构建包含papermill及依赖的Docker镜像，推送到GCR
• 调用Vertex AI Jobs API提交自定义作业，指定镜像及执行命令来运行GCS上的笔记本

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soliman