Google Cloud Workbench Notebooks Extension Connects VS Code to Google Cloud's Jupyter Notebooks

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面向代理时代的工程实践：如何设计、构建、测试和运营 AI 系统（7月16日网络研讨会）

Google Cloud Workbench Notebooks 扩展将 VS Code 连接到 Google Cloud 的 Jupyter Notebook

2026年7月14日 1分钟阅读

作者：

• Sergio De Simone

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VS Code 的 Google Cloud Workbench Notebooks 扩展是一项新工具，使开发者能够直接将本地 IDE 连接到 Google Cloud 上的托管 Jupyter Notebook 环境。

Google 表示该扩展对数据科学家和开发者都十分理想，使实验、开发和扩展 ML/AI 工作流更加无缝。它结合了“本地 IDE 的熟悉感与云平台的强大处理能力”，通过消除在基于浏览器的 Notebook 和本地环境之间切换的需求，使代码管理和基于云的 Notebook 整体体验更加流畅：

这项集成专为简化 ML 生命周期而设计。通过消除上下文切换，开发者可以无缝地从本地实验过渡到高性能云计算。

安装扩展并使用 Google Cloud 认证后，用户可以打开一个 .ipynb 文件，选择项目，并直接从 IDE 在远程 Workbench 实例上运行 Notebook。

( 图片由 Google 提供 )

Google Cloud Workbench Notebooks 是运行在 Google Cloud 上的托管、云托管 Jupyter Notebook 环境，可帮助构建、运行和扩展数据科学和机器学习工作流。除了基础设施，Google 还负责设置和更新，并预装了机器学习、数据科学和人工智能的常用库。Notebook 还与 BigQuery、Vertex AI 和 Cloud Storage 等其他 Google Cloud 服务深度集成。

除了 Google Cloud Workbench Notebooks，寻求简单集成交互式编码和云计算的开发者还可以考虑 Databricks、DeepNote、Kaggle Notebooks 等其他平台提供的替代方案。

对于需要完全托管、可扩展平台进行 ML/AI 开发的开发者和数据科学家，Amazon SageMaker 是一个替代选择。它除了远程 Notebook 外还包括多个附加组件，并支持完整的 ML 生命周期，从数据准备到训练、部署和监控。这使 SageMaker 比远程 Notebook 更加复杂，但也更适合大规模生产系统。Microsoft Azure 也提供了在托管计算上运行 Notebook 的能力，以及更全面的 Azure Machine Learning 服务。

Google Cloud Workbench Notebooks 扩展是开源的，可以从 Visual Studio Marketplace 安装。

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