能否在Spot机器上运行Vertex AI Workbench？有哪些替代方案？

Vertex AI Workbench的托管实例确实没有直接开放Spot实例的配置入口，下面几个方案都能实现降本目标，日常数据开发场景都验证过可用性：

• 用用户管理型Vertex AI Workbench实例选Spot配置
  别选托管式Workbench，创建实例时选「用户管理的Notebooks」类型，在机器配置的高级选项里直接就能勾选Spot预配模式，这个是官方原生支持的能力。创建出来的实例和托管版的Jupyter操作体验完全一致，能直接对接BigQuery、Cloud Storage等GCP服务，不用自己做环境集成。唯一需要注意的是Spot实例会随GCP资源余量波动被回收，记得把Jupyter的自动保存间隔调到3-5分钟，重要文件及时同步到持久化存储就行，同配置下成本只有按需实例的10%-30%。
• 基于GCP Spot VM自托管Jupyter环境
  如果想要更高的自定义权限，直接创建Spot虚拟机，镜像选官方的深度学习VM镜像就行，预装好Jupyter、conda、PyTorch/TensorFlow等常用数据科学依赖，不用手动搭环境。连接的时候不用分配公网IP，用gcloud命令做端口转发就能本地访问Jupyter服务，参考命令：
  gcloud compute ssh --project [你的项目ID] --zone [实例所在可用区] [实例名称] -- -L 8888:localhost:8888
  本地浏览器打开localhost:8888输入实例启动时生成的Jupyter token就能正常使用。记得把数据、Notebook文件存在独立的持久化磁盘或者Cloud Storage桶里，Spot实例被回收后重新开实例挂载原有磁盘，1分钟就能恢复工作环境，这个方案成本最低，GPU场景下能省90%以上的机器费用。
• 给常规实例配置定时启停
  如果接受不了Spot实例被突然回收的中断问题，就给普通的Workbench实例配定时启停规则，用Cloud Scheduler加云函数触发，工作日上班前10分钟自动开机，下班、周末自动关机。大部分人一天真正跑Notebook任务的时间不到4小时，空转时间占比很高，这个方案不需要改使用习惯，就能省70%左右的成本，实例关机后持久化磁盘会保留所有数据和环境，下次启动直接用就行。
• 短任务用Serverless Notebook运行时
  如果只是跑零散的分析、短时间训练任务，直接用Workbench的Serverless运行时，按实际运行的秒数计费，闲置时自动缩容到0，完全不用手动管理实例启停，跑批任务的时候还能选Spot类型的Serverless资源，进一步压低成本，适合非全天挂Notebook的使用场景。

所有用Spot实例的场景，建议写个简单的监听脚本，捕捉GCP提前30秒发送的实例回收元数据信号，触发自动保存Notebook、同步增量文件到Cloud Storage的动作，基本不会出现工作进度丢失的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oren Schwartz