Hogyan lehet regisztrálni a Google Cloud Platformra gyakorlati tapasztalatok és gyakorlás céljából?
Ha a mesterséges intelligencia és gépi tanulás tanúsítási program keretében szeretne regisztrálni a Google Cloud szolgáltatásra, különös tekintettel a kiszolgáló nélküli előrejelzésekre, több lépést kell követnie, amelyek lehetővé teszik a platform elérését és az erőforrások hatékony felhasználását.
A Google Cloud Platform (GCP) szolgáltatások széles skáláját kínálja, amelyek különösen előnyösek a gépi tanulási feladatokhoz, beleértve az adatfeldolgozást, a modellképzést és a prediktív modellek telepítését.
A következő útmutató részletes magyarázatot ad a regisztrációs folyamatról, beleértve az előfeltételeket, a fiók létrehozását és a Google Cloud gépi tanulási szolgáltatásainak használatának fő szempontjait.
A regisztráció előfeltételei
1. Google-fiók: Mielőtt elkezdené, győződjön meg arról, hogy van Google Fiókja. Erre azért van szükség, mert a GCP integrálva van a Google szolgáltatáscsomagjával. Ha nem rendelkezik ilyennel, létrehozhatja a Google Fiók létrehozó oldalán.
2. Fizetési mód: Bár a GCP ingyenes szintet kínál korlátozott erőforrásokkal, a regisztrációhoz meg kell adnia egy érvényes fizetési módot (hitelkártya vagy bankszámla). Ez szükséges személyazonosságának igazolásához, és díjat kell fizetnie, ha túllépi az ingyenes határértéket.
3. Ismerkedés a Cloud Computing fogalmaival: Bár nem kötelező, hasznos lehet a számítási felhő fogalmainak alapvető ismerete, például a virtuális gépek, a tárolás és a hálózatépítés. Ez az alapvető tudás segít hatékonyabban navigálni a platformon.
Lépésről lépésre történő regisztrációs folyamat
1. lépés: A Google Cloud Platform elérése
– Lépjen a [Google Cloud Platform Console] oldalra (https://console.cloud.google.com/). Ez a központi központ, ahol az összes felhőszolgáltatást és erőforrást kezelheti.
2. lépés: Az ingyenes próbaverzió indítása
– A GCP-konzolon megjelenik az „Ingyenes kezdés” lehetőség. Kattintson erre a gombra a regisztrációs folyamat elindításához. A Google ingyenes próbaverziót kínál, amely 300 USD jóváírást tartalmaz, amely 90 napon keresztül használható fel. Ez ideális a gépi tanulási szolgáltatásokkal való kísérletezéshez azonnali pénzügyi kötelezettségvállalás nélkül.
3. lépés: A számlázás beállítása
– A rendszer felkéri egy számlázási fiók létrehozására. Szükség szerint adja meg fizetési adatait. Biztos lehet benne, hogy addig nem számítunk fel díjat, amíg nem lépi túl az ingyenes szintre vonatkozó korlátokat, vagy amíg a próbaidőszak ki nem merül. A Google Cloud számlázási figyelmeztető funkciót biztosít, amely értesíti Önt, ha közeledik a kiadási korlátja.
4. lépés: Projekt létrehozása
– A számlázás beállítása után új projektet kell létrehoznia. A GCP-projektek segítségével rendszerezheti erőforrásait és szolgáltatásait. Kattintson a projekt legördülő menüjére a felső navigációs sávban, és válassza az "Új projekt" lehetőséget. Nevezze el projektjét, és válassza ki az imént létrehozott számlázási fiókot.
5. lépés: API-k és szolgáltatások engedélyezése
– A gépi tanulási feladatokhoz bizonyos API-kat kell engedélyeznie. Keresse meg a konzol „API-k és szolgáltatások” szakaszát, és engedélyezze a Cloud Machine Learning Engine API-t, többek között, amelyek relevánsak lehetnek a kurzusa szempontjából. Ezek az API-k biztosítják a szükséges funkciókat a gépi tanulási modellek üzembe helyezéséhez és kezeléséhez.
A Google Cloud használata a gépi tanuláshoz
Miután regisztrált és beállította fiókját, megkezdheti a Google Cloud gépi tanulási képességeinek felfedezését. Íme néhány kulcsfontosságú szolgáltatás és koncepció, amelyek hasznosak lehetnek a tanfolyammal összefüggésben:
Google Cloud AI platform
- AI platform: Ez a gépi tanulási modellek építésére, betanítására és üzembe helyezésére tervezett eszközök és szolgáltatások átfogó csomagja. Támogatja az olyan népszerű keretrendszereket, mint a TensorFlow, a PyTorch és a Scikit-learn. Az AI Platform felügyelt szolgáltatásokat nyújt, ami azt jelenti, hogy nem kell aggódnia a mögöttes infrastruktúra miatt.
- Képzési modellek: Használhatja az AI platformot modellek méretarányos képzésére. Támogatja az elosztott képzést és a hiperparaméter-hangolást, amelyek elengedhetetlenek a modell teljesítményének optimalizálásához. A képzési munkákat közvetlenül a helyi környezetből vagy a felhőkonzolról küldheti be.
- Modellek telepítése: Miután a modellt betanították, az AI Platform lehetővé teszi, hogy REST API-ként telepítse. Ez megkönnyíti a modell alkalmazásokba és szolgáltatásokba történő integrálását, és kiszolgáló nélküli előrejelzéseket biztosít nagy méretekben.
Google Cloud Storage
- Cloud Storage: Ez a szolgáltatás nagy adatkészletek és modellműtermékek tárolására szolgál. Ez egy méretezhető tárolási megoldás, amely zökkenőmentesen integrálható más Google Cloud-szolgáltatásokkal. A Cloud Storage segítségével kezelheti edzési adatait és tárolhatja a gépi tanulási folyamatok kimeneteit.
BigQuery
- BigQuery: Ez egy teljesen felügyelt, kiszolgáló nélküli adattárház, amely gyors SQL-lekérdezéseket tesz lehetővé a Google infrastruktúrájának feldolgozási teljesítményével. Különösen hasznos nagy adatkészletek elemzéséhez, és integrálható a gépi tanulási munkafolyamatokkal, hogy betekintést nyerjen és modelleket tanítson.
Adatáramlás
- Adatáramlás: Ez a szolgáltatás valós idejű adatfeldolgozási lehetőségeket biztosít. Hasznos az adatok gépi tanulási modellekbe való betáplálása előtti előfeldolgozásához. Az adatfolyam támogatja az Apache Beam-et, lehetővé téve olyan adatfeldolgozási folyamatok írását, amelyek hordozhatók különböző futási környezetekben.
Példa használati esetre: Szerver nélküli előrejelzések méretben
Fontolja meg azt a forgatókönyvet, amelyben gépi tanulási modellt dolgozott ki a távközlési vállalat ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzésére. A Google Cloud használatával telepítheti ezt a modellt az AI platformon, és API-ként teheti közzé. Ez lehetővé teszi a vállalat CRM-rendszere számára, hogy valós idejű előrejelzéseket készítsen az ügyfelek lemorzsolódásának kockázatáról a bejövő ügyféladatokra vonatkozóan.
- Adatbevitel: Használja a Dataflow-t az ügyféladatok valós időben történő előfeldolgozására és tisztítására, amint azok megérkeznek.
- Modell bevezetés: Telepítse a betanított modellt az AI Platformon, amely automatikusan az igények alapján skálázódik, és szerver nélküli előrejelzéseket biztosít.
- Integráció: Integrálja az AI Platform REST API-ját a CRM rendszerrel, lehetővé téve az ügyfélszolgálati képviselők számára, hogy megkapják a lemorzsolódási kockázati pontszámokat, és proaktív intézkedéseket tegyenek az ügyfelek megtartása érdekében.
Fő szempontok
- Költséggazdálkodás: Figyelje a Google Cloud-szolgáltatások használatát, hogy elkerülje a váratlan költségeket. Használja a számlázási irányítópultot, és állítson be figyelmeztetéseket a kiadások nyomon követéséhez.
- Biztonság: Alkalmazza a felhő-erőforrások biztonságának bevált gyakorlatait, például az Identity and Access Management (IAM) használatát az engedélyek és a projektekhez való hozzáférés szabályozására.
- Teljesítés: Győződjön meg arról, hogy a Google Cloud-szolgáltatások használata megfelel a vonatkozó adatvédelmi előírásoknak, például a GDPR-nak vagy a HIPAA-nak, különösen akkor, ha érzékeny adatokat kezel.
Ha követi ezeket a lépéseket, és kihasználja a Google Cloud képességeit, gyakorlati gyakorlatokat végezhet, és gyakorlati tapasztalatokat szerezhet a gépi tanulási telepítésekkel kapcsolatban. Ez nemcsak az elméleti fogalmak megértését fogja javítani, hanem értékes készségeket is biztosít a valós forgatókönyvekhez.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- A Google Cloud Machine Learning neve mostantól Vertex AI. most mi a különbség?
- Melyek egy modell teljesítményértékelési mutatói?
- Mi a lineáris regresszió?
- Lehetséges a különböző ML modellek kombinálása és egy master AI létrehozása?
- Melyek a gépi tanulásban leggyakrabban használt algoritmusok?
- Hogyan készítsünk egy verziót a modellből?
- Hogyan alkalmazzuk az ML 7 lépését egy példakörnyezetben?
- Hogyan alkalmazható a gépi tanulás az építési engedélyezési adatokra?
- Miért szűnt meg az AutoML Tables, és mi követi őket?
- Mi a feladata a játékosok által rajzolt emblémák értelmezésének az AI kontextusában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben