首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何获得对Google Cloud中AI Platform R 3.6 notebook实例中的库文件夹的写访问权限

要获得对Google Cloud中AI Platform R 3.6 notebook实例中的库文件夹的写访问权限,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 登录到Google Cloud控制台(https://console.cloud.google.com)。
  2. 导航到AI Platform页面。
  3. 在左侧导航栏中选择"Notebooks"。
  4. 在Notebooks页面中,选择您要访问的R 3.6 notebook实例。
  5. 在实例详情页面中,找到"文件"选项卡并点击进入。
  6. 在文件选项卡中,您将看到实例中的文件和文件夹列表。
  7. 找到您想要获得写访问权限的库文件夹。
  8. 右键点击该文件夹,并选择"权限"选项。
  9. 在权限设置页面中,点击"添加"按钮。
  10. 在"添加成员"对话框中,输入您想要授予写访问权限的用户的电子邮件地址。
  11. 选择"角色"下拉菜单,并选择"编辑器"角色,该角色具有对文件夹的写访问权限。
  12. 点击"保存"按钮以保存权限设置。

现在,您已经成功为AI Platform R 3.6 notebook实例中的库文件夹设置了写访问权限。用户将能够对该文件夹进行写操作,例如添加、编辑和删除文件。请确保仅授予必要的用户写访问权限,并定期审查和更新权限设置以确保安全性。

请注意,以上步骤是基于Google Cloud控制台的操作。如果您希望通过命令行或API进行操作,可以参考Google Cloud文档中关于AI Platform和Notebooks的相关指南和文档。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

图19-5 在Google Cloud AI Platform创建新模型 AI Platform有了模型,需要创建模型版本。...后面会讲如果获取token,首先配置认证,使应用获得GCP响应访问权限。有两种认证方法: 应用(即,客户端)可以用Google登录和密码信息做认证。使用密码,可以让应用获得GCP同等权限。...在写作本书时候,AI Platform还没有客户端,所以我们使用Google API客户端。...云服务更便宜, 在Google Cloud AI Platform上训练大任务 如果你想用Google AI Platform,可以用相同代码部署训练任务,平台会管理GPU VM。...如何进行选择? 训练模型(或任意模型),部署到TF Serving或Google Cloud AI Platform上。写客户端代码,用REST API 或 gRPC API做查询。

6.7K20

AutoML – 用于构建机器学习模型无代码解决方案

AutoML 是 Google Cloud Platform 上 Vertex AI 一部分。Vertex AI 是用于在云上构建和创建机器学习管道端到端解决方案。...在本文中,我们将讨论在 Google Cloud Platform 上使用 Python 代码进行 AutoML 好处、用法和实际实施。...学习目标 让读者了解如何通过代码使用 AutoML 了解 AutoML 优势 如何使用客户端创建 ML 管道 问题陈述 构建机器学习模型是一个耗时过程,需要大量专业知识,例如熟练掌握编程语言、良好数学和统计学知识以及机器学习算法理解...#import necessary libraries import os from google.cloud import aiplatform #initializing the AI platform...本文主要要点是: 如何借助 AutoML 客户端以编程方式利用 AutoML 服务 你可以在 AutoML 构建不同类型模型,例如图像分类、文本实体提取、时间序列预测、对象检测等 你不需要太多

54020
  • GCP 上的人工智能实用指南:第一、二部分

    这将帮助我们为应用选择正确选项,以确保我们以经济高效方式获得最佳性能。 在本章,我们将深入探讨可用于在 Google Cloud Platform(GCP)上构建和运行 AI 应用选项。...在本章,我们介绍了不同代码示例,到目前为止,您知道如何使用 Google Cloud AI Platform 提交模型并将这些模型用于预测。...在下一节,我们将专门研究 Google Cloud Platform AI 平台产品以及如何使用它。 我们还将简要介绍 Google Cloud 提供某些 ML 服务。...创建 Google Platform AI 笔记本 让我们首先创建一个 Google Platform AI Notebook,如下所示: 创建一个新实例。...使用 Google AI 平台训练模型 在上一节,您学习了如何使用 Keras 框架训练模型。 在本节,我们将在 Google Cloud AI Platform 上训练相同模型。

    17.2K10

    GCP 上的人工智能实用指南:第三、四部分

    第 3 节:Google Cloud Platform TensorFlow 张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用基本构建块。...它只能使用通过 Google Cloud AI 平台部署模型。 仅当使用通过 Google Cloud AI 平台部署模型时,才某些实例类型进行有限使用。...如果您使用其他项目中存储桶,则需要确保可以访问 Google Cloud AI Platform 服务帐户云存储模型。...没有必需权限,您尝试构建 Google Cloud AI Platform 模型版本尝试将失败。 让我们开始研究如何创建 Google Cloud Storage 存储桶。...第 4 节:构建应用和即将发布功能 本节总结了从前几章获得所有知识。 它由一章组成。 我们将使用 Google Cloud Platform(GCP)上各种组件来构建端到端 AI 应用。

    6.8K10

    如何分分钟构建强大又好用深度学习环境?

    Lambda GPU Cloud Lambda Labs(Lambda) 是一家 AI 基础设施公司,他们提供了可以加速人类进步计算力。...GCP Deep Learning VM Images GCP(Google Cloud Platform)提供了一整套云计算服务,包括运行深度学习模型和工作负载基础设施。...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员在谷歌计算引擎(Google Compute Engine)上实例化包含流行深度学习和机器学习框架 VM 图像。...创建虚拟机步骤取决于你所选择云供应商。 在我写《Hands-on Transfer Learning with Python》第二章详细介绍了如何在 AWS 上创建和实例化自己虚拟机。...还有另一个选择,尤其是 AWS 实例来说,那就是在本地实例上用端口转发,通过本地机器浏览器来访问云端服务器笔记本。这也称为 SSH 隧道(tunneling)。 ?

    2.8K60

    Google AutoML图像分类模型 | 使用指南

    来源 | Seve 编译 | 火火酱,责编| Carol 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 在本教程,我将向大家展示如何Google AutoML创建单个标签分类模型。...如果你还没有账户,请先在Google Cloud Platform上创建一个帐户。然后,我们需要创建一个新项目。 ? 创建项目后,我们可以使用顶部侧边栏或搜索栏导航到Google AutoML。...格式化输入数据 现在我们将自己数据放入Google Cloud Platform。所有数据都必须位于GCP存储桶。因为我们数据集太大,所以浏览器界面无法正常工作。...Google Cloud SDK下载链接: https://cloud.google.com/sdk/ 现在,我们只需要执行gsutil cp -r path / to / faces gs:// YOUR_BUCKET...将我们创建新CSV上传到你存储,然后在“导入数据集(Import Dataset)”界面中选择该。 ? 导入数据后,你可以从浏览器查看所有的图像和标签。 ? ?

    2.8K20

    TPU使用说明

    TPU $1.35 1 10 $13.50 - $14.45 2 使用步骤 2.1 创建GCP project 点击链接Google Cloud Platform之后会进入这样一个界面: 点击创建项目...通过向Cloud TPU服务帐户授予特定IAM角色(见下图),确保您Cloud TPU可以从GCP项目中获得所需资源。 执行其他检查。 将您登录到新Compute Engine VM。...Google也有提供如何在TPU上运行该代码教程:Training AmoebaNet-D on Cloud TPU 3.1 在Colab上运行结果 为检验代码是否可以正常运行,采用Google提供伪造...3.2 在Google Cloud上运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后,还需要命令行配置如下信息: TPU_NAME 我TPU信息如下:...最后保存信息大致如下 [image.png] 3.2.2 代码结构 下面先介绍一下代码结构,我们所使用AmoebaNet代码是在tensorflow一个tpu子,即: tpu |__benchmarks

    3.4K00

    google cloud platform官网_ai智能体验店免费送

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一、Google Cloud Platform (GCP) 简介 Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供云平台,。...本文将介绍如何申请GCP一年免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建,运行有意思镜像。...下图是我账号首页 二、Google Cloud Platform 账号注册 1.注册前提 Google账号 双币信用卡(Visa就可以) 能访问Google 2.账号注册 注册地址...3.访问首页 注册完成后,访问控制台:https://console.cloud.google.com 三、创建虚拟机 1.创建VM实例 打开控制台,选择“VM实例” 点击“创建实例”,根据自己需要...3.2.3.访问web播放器 在浏览器访问地址:http://ip:264,我web播放器访问地址是:http://34.68.204.21:264/ 附录: 1.Google Cloud Platform

    3.8K10

    Vertex AI & kubeflow: 从DevOps到MLOps

    Vertex AI 直到今年Google Cloud 正式推出了Vertex AI,之前小范围试行过,今年5月才正式对外发布。从几家大用户反馈来看,这东西简直神了。...Vertex AI真正超越了原来Cloud AI Platform或者kubeflow地方还是用户体验,说白了用户要是开箱即用,一键部署: Vertex AI简化了所有的操作流程,减少了80%工程代码...Vertex AI继承了以前Cloud AI Platform,可以直接提供 Auto ML和BigQuery ML 把jupyter作为DS操作界面。...kubeflow包含了jupyter notebook集群;Vertex AI更进一步,直接托管。用户可以在jupyter notebook里面发布 自动调优 上线部署一气呵成。...Vertex AI在市场上暂时没有竞争对手,AWS Sagemaker都不行。唯一有点接近是IBMWaston AI Platform。毕竟是kubeflow方面仅次于Google厂商。

    1.1K20

    Google Earth Engine(GEE)——TensorFlow支持深度学习等高级机器学习方法(非免费项目)

    有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 数据结合使用更多信息,请参阅 TensorFlow 示例页面。...(See https://cloud.google.com/ml-engine/)....这是一个ee.Model将 Earth Engine 数据打包成张量对象,将它们作为预测请求转发到 Google AI Platform,然后自动将响应重新组合为 Earth Engine 数据类型。...请注意,根据模型及其输入大小和复杂性,您可能希望 调整AI Platform 模型最小节点大小以适应大量预测。...具体来说,您(或使用该模型任何人)至少需要 ML Engine Model User 角色。您可以从Cloud Console模型页面检查和设置模型权限

    29610

    开发 | 谷歌开源物体检测系统 API (附代码下载地址)

    AI科技评论按:6月15号,谷歌在其“谷歌开源”博客(Google Open Source )中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the...AI科技评论原文做了不改动愿意整理编译: 在谷歌,有为计算机视觉开发最灵活,最先进机器学习(ML)系统,不仅可以用来改进产品和服务,还可以促进研究领域进步。...也同时也欢迎更多能为代码做贡献的人参与进来。现在,就可以下载代码,使用Jupyter notebook图片中物体进行识别。也可以使用Cloud ML训练自己识别器了。.../tensorflow/models/blob/master/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb Cloud ML:https://cloud.google.com.../blog/big-data/2017/06/training-an-object-detector-using-cloud-machine-learning-engine via GoogleAI

    76650

    杂谈:浅谈工作环境配置

    引言 故事起源于工作需要一个tf1.15环境,然后我平时用是2.3或者1.14,就得自己再重新安装一个tf1.15环境,然后发现每一次安装环境都得去google一下命令,嗯,不要问为什么,问就是用少...-r指定; chmod :修改文件权限; grep:字符串匹配,常用样例pip list | grep tensor; wc -l:查看文件行数; head -n 10 file:查看文件前10行内容;...cd:进入文件夹; >:将屏幕输出写入到文件当中,例如pip list > r.txt 2....:查看命令完整路径,例如which python pip list show:查看当前环境安装第三方; 5....参考链接 miniconda安装 Miniconda安装及使用–小白上路 jupyter添加conda虚拟环境 Linux权限详解 Linux Bash Shell入门教程

    50820

    如何用 GPT2 和 BERT 建立一个可信 reddit 自动回复机器人?

    我用来微调模型数据来自之前检索到 reddit 评论大型数据:https://bigquery.cloud.google.com/dataset/fh-bigquery:reddit_comments...这个脚本在我需要时间段内迭代,并将它们下载到 raw_data/ 文件夹本地磁盘。 最后,我希望能够给 GPT-2 网络加上一条评论并生成一个回复。...和在原始教程中一样,你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写权限,然后将模型保存到 Google 驱动器,以便从以后脚本重新加载。...幸运是,我可以使用 praw 和下面的代码片段,从几个我认为会产生一些有趣响应 reddit 前 5 个「上升」帖子获取所有评论。...不幸是,设计人员在实现 gpt2-simple 包过程中有一个怪癖,使得在同一个环境无法实例化两个计算图。

    3.3K30

    软件测试人工智能|一文教你如何配置自己AutoGPT

    与ChatGPT不同是,用户不需要不断AI提问以获得对应回答,在AutoGPT只需为其提供一个AI名称、描述和五个目标,然后AutoGPT就可以自己完成项目。...申请密钥申请OpenAI密钥 获取OpenAI API 密钥: https://platform.openai.com/account/api-keys配置谷歌APIhttps://console.cloud.google.com...此部分是可选,如果我们在运行谷歌搜索时遇到错误 429 问题,那我们就需要使用官方谷歌 api。要使用该命令,需要在环境变量设置 Google API 密钥。...修改.env.template配置文件 ,在Auto-GPT文件夹,找到该文件,接下来复制该文件并将其后缀重命名为.env结尾打开项目,配置项目环境,同时运行pip命令安装所需`pip install...-r requirements.txt使用在终端运行 Python 脚本:python scripts/main.py如果无法访问 GPT4 API,可以通过启动命令指定为GPT3.5APIpython

    34310

    腾讯云发布轻量GPU工作空间:轻量集成,开箱即用

    HAI作为即插即用GPU智能算力,除WebUI、Notebook以外,现已支持Cloud Studio提供云端IDE作为算力连接新方式。...在Cloud Studio,高性能工作空间基于HAI提供全新应用模板,为用户快速创建独立GPU开发环境。...GPU开发门槛逐渐降低 使用由 HAI 和 Cloud Studio 联合提供 >> 轻量GPU工作空间 << 你将获得 1、丰富模板:快速构建云原生AI和数据科学环境 分钟级自动构建LLM大语言模型...3、图形界面:友好AI调试与数据可视化 除了Cloud Studio提供云端IDE以外,通过HAI控制台提供丰富开发者友好图形界面,支持Notebook、WebUI、ComfyUI等多种算力连接方式...以V100级别的“GPU进阶型”算力套餐为例,每小时使用费用仅需3.6元。

    22310

    Cloud Next 2024上Google鼓吹新Gemini代码辅助工具

    Google Cloud Next '24 上,Google 展示了其所有 AI 事物持续投入,形式是若干新开发者工具和新AI 为重点芯片。...Google Cloud 首席执行官 Thomas Kurian 及其继任者们登台展示了他们所有 AI 事物持续关注,并推出了多款新开发者工具。...“多模态输入和可分析代码行数方面相对较大输入支持可能对希望获得更全面且应用程序感知建议开发者和开发团队有所帮助。” 从大局来看,这些进步云开发人员有多重要?...“随着这些工具越来越了解更大代码集以及系统级和应用程序级问题,价值主张将会增加,尤其是在企业应用程序现代化用例。” Gartner Dekate 表示同意。...Google Cloud Platform 新闻 Google Cloud Next 也是用于引入大量新实例类型和加速器以增强 Google Cloud Platform 场所。

    13610

    为初学者打造Fastai学习课程指南

    自2010年初开始大规模使用AI 以来,Python语言已成为Jupyter NotebookML和深度学习(DL)算法开发语言。...Fastai,不只是一个 Fastai既是ML和DL算法实现,也是在旧金山大学数据研究所开始课程标题,现在可以在线获得(有关ML1门课程和DL2门课程)。...) 3)GPU 一旦你了解了一些Python并知道如何使用Jupyter Notebook,你需要在具有GPU服务器上安装Fastai及其Notebook。...有两种可能性 :如果你电脑有一个NVIDIA显卡,你可以配置你本地GPU;也可以在线租用Google CloudGoogle Colab,PaperSpace,AWS或其他。...上面提到(总之,了解python语言以及如何使用Jupyter Notebook,以及在GPU上安装Fastai)是必要先决条件,但还不够。

    1.7K40

    Google Workspace全域委派功能关键安全问题剖析

    写在前面的话 近期,Unit 42研究人员在Google Workspace全域委派功能中发现了一个关键安全问题,攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform(GCP)获取...在这篇文章,我们将重点讨论Google Workspace全域委派功能存在关键安全问题,并分析攻击者利用该问题相关技术和方法,以及该问题Google Workspace数据安全影响。...如果获得了跟计算引擎实例绑定GCP服务帐户令牌,则情况将更加严重。此时,攻击者将可能利用全域委派功能来产生更大影响。...下图显示是全域委派操作流程: 获得全域委派权限后,Google Workspace服务账户将能够访问用户数据,并代表用户向Google API发送身份认证请求。...层次结构更高级别的文件夹处,因为GCP层次模型,访问控制是层次化

    20910
    领券