如何通过Python客户端调用Vertex AI用户托管Notebook执行？是否需用Pipeline？

首先明确：不需要先创建Pipeline，你可以直接通过两种方式用Python客户端调用运行你的Notebook逻辑，下面是具体步骤和对应服务：

方式一：将Notebook转为脚本，用Vertex AI CustomJob运行 #

这是最直接的方式，适合已经把核心逻辑整理好的场景：

1. 导出并清理Notebook脚本
   把你的.ipynb文件导出为Python脚本（.py），移除掉Notebook特有的交互代码（比如%matplotlib inline这类魔法命令、手动调试的print语句、单元格间的临时变量），确保脚本可以独立运行。

2. 用Python客户端创建CustomJob
   依赖google-cloud-aiplatform库，编写代码提交自定义任务：

   from google.cloud import aiplatform
   
   # 初始化Vertex AI客户端
   aiplatform.init(project="你的项目ID", location="你的区域（比如us-central1）")
   
   # 创建并运行CustomJob
   job = aiplatform.CustomJob(
       display_name="运行我的Notebook脚本",
       script_path="本地的脚本路径或者GCS上的脚本路径（比如gs://bucket/path/script.py）",
       container_uri="us-docker.pkg.dev/vertex-ai/training/python-cpu.310:latest",  # 官方Python3.10镜像
       machine_type="n1-standard-4",  # 按需选择机器类型
   )
   
   job.run()
   

   这里用到的是Vertex AI Custom Training服务，它负责托管运行你的Python代码，支持CPU/GPU/TPU资源配置。

方式二：直接运行Notebook文件（保留.ipynb格式） #

如果想保留Notebook的原始格式（比如包含markdown说明、可视化输出），可以用Vertex AI Workbench的Notebook Execution功能：

1. 上传Notebook到GCS
   把你的.ipynb文件上传到Google Cloud Storage的某个存储桶中，获取路径（比如gs://your-bucket/notebooks/your-notebook.ipynb）。

2. 用Python客户端调用NotebookExecution
   同样依赖google-cloud-aiplatform库，代码示例：

   from google.cloud import aiplatform
   
   aiplatform.init(project="你的项目ID", location="你的区域")
   
   # 创建Notebook执行任务
   notebook_execution = aiplatform.NotebookExecution.create(
       display_name="运行我的Notebook",
       notebook_gcs_uri="gs://your-bucket/notebooks/your-notebook.ipynb",
       machine_type="n1-standard-4",
       output_notebook_gcs_uri="gs://your-bucket/outputs/result-notebook.ipynb",  # 输出结果的存储路径
   )
   
   # 等待任务完成
   notebook_execution.wait()
   

   这里用到的是Vertex AI Workbench Notebook Execution服务，任务完成后会把运行后的Notebook（包含输出）保存到你指定的GCS路径。

必要权限说明 #

确保你的服务账号拥有以下权限：

• aiplatform.jobs.create（创建任务权限）
• storage.objects.get和storage.objects.create（GCS读写权限）
• notebooks.executions.create（如果用方式二）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Indrid