以编程方式在 Vertex AI 托管笔记本实例中启用已安装的扩展

Question

我在 JupyterLab 的托管笔记本实例中工作，通过 Vertex AI 工作台访问，作为 Google Cloud 项目的一部分。 创建实例时，会默认安装许多 JupyterLab 扩展。 在 web GUI 中，可以单击拼图图标并通过单击按钮启用/禁用所有扩展。 我目前运行启动后 bash 脚本来管理环境和模块安装，并且我想将任何可以打开现有扩展的命令添加到该脚本中。 我的理解是我可以做到这一点

# Status of extensions
jupyter labextension list
# Enable/disable some extension
jupyter labextension enable extensionIdentifierHere

但是，当我在实例终端 window 中测试启用/禁用命令时，我收到例如

[Errno 13] Permission denied: '/opt/conda/etc/jupyter/labconfig/page_config.json'

如果我尝试使用sudo运行它，我会被要求输入密码，但不知道那会是什么，因为我刚刚构建了环境并且没有设置任何密码。

任何有关如何设置、命令可能是什么或如何处理此问题的见解都将不胜感激。

潜在相关：

无法在 GCP AI Platform Notebooks 上安装 Jupyterlab 扩展

无法对深度学习图像进行 sudo

https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/extensions.html#enabling-and-disabling-extensions

Answer 1

Google 托管笔记本不支持第三方 JL 扩展。 大多数这些扩展都需要重建 JupyterLab static 资产包。 这需要我们的托管笔记本不支持的根访问权限。

解开此限制需要对托管笔记本提供的权限和安全性 model 进行重大更改。 它还会对产品本身的可支持性产生影响，因为用户可以通过安装恶意软件来有效地破坏他们的托管笔记本。

我建议使用用户管理的笔记本。