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Vertex AI : Qwik Start

Vertex AI : Qwik Start

1 heure 30 minutes 1 crédit

GSP917

Google Cloud – Ateliers adaptés au rythme de chacun

Présentation

Dans cet atelier, vous allez utiliser BigQuery pour traiter des données et effectuer une analyse exploratoire de celles-ci, ainsi que la plate-forme Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle de régression TensorFlow personnalisé qui prédit la valeur vie client (CLV). L'objectif de cet atelier est de vous présenter Vertex AI à travers un cas d'utilisation réel et essentiel : la prédiction de la CLV. Vous allez commencer à travailler dans un workflow local BigQuery et TensorFlow que vous connaissez peut-être déjà, avant d'entraîner et de déployer votre modèle dans le cloud avec Vertex AI.

vertex-ai-overview.png

Vertex AI est la plate-forme nouvelle génération unifiée de Google Cloud pour le développement du machine learning qui succède à AI Platform, comme annoncé lors de Google I/O en mai 2021. En développant des solutions de machine learning sur Vertex AI, vous pouvez exploiter les derniers composants de ML prédéfinis et AutoML pour améliorer la productivité lors du développement, ainsi que la capacité à faire évoluer votre workflow et vos décisions à l'aide de vos données. Cela vous permet également d'accélérer le retour sur investissement.

Objectifs

Prérequis

Avant de cliquer sur le bouton Start Lab (Démarrer l'atelier)

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Start Lab (Démarrer l'atelier), indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique Qwiklabs vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Conditions requises

Pour réaliser cet atelier, vous devez :

  • avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;
  • disposer de suffisamment de temps pour réaliser l'atelier en une fois.

Remarque : Si vous possédez déjà votre propre compte ou projet Google Cloud, veillez à ne pas l'utiliser pour réaliser cet atelier.

Remarque : Si vous utilisez un appareil Chrome OS, exécutez cet atelier dans une fenêtre de navigation privée.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

  1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :

    • Le bouton Ouvrir la console Google
    • Le temps restant
    • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
    • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier
  2. Cliquez sur Ouvrir la console Google. L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.

    Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

    Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.
  3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur inclus dans le panneau Détails concernant l'atelier et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter. Cliquez sur Suivant.

  4. Copiez le mot de passe inclus dans le panneau Détails concernant l'atelier et collez-le dans la boîte de dialogue de bienvenue. Cliquez sur Suivant.

    Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis dans le panneau de gauche. Ne saisissez pas vos identifiants Google Cloud Skills Boost. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.
  5. Accédez aux pages suivantes :

    • Acceptez les conditions d'utilisation.
    • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
    • Ne vous inscrivez pas aux essais offerts.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Vous pouvez afficher le menu qui contient la liste des produits et services Google Cloud en cliquant sur le menu de navigation en haut à gauche. Icône du menu de navigation

Activer Google Cloud Shell

Google Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient des outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Google Cloud Shell offre un accès en ligne de commande à vos ressources GCP.

  1. Dans la console GCP, dans la barre d'outils située en haut à droite, cliquez sur le bouton Ouvrir Cloud Shell.

    Icône Cloud Shell

  2. Cliquez sur Continue (Continuez):

    cloudshell_continue

Il faut quelques instants pour mettre en service et se connecter à l'environnement. Lorsque vous êtes connecté, vous êtes déjà authentifié et le projet est défini sur votre PROJECT_ID. Par exemple:

Terminal Cloud Shell

gcloud est l'outil de ligne de commande associé à Google Cloud Platform. Pré-installé sur Cloud Shell, il est également compatible avec la saisie semi-automatique via la touche de tabulation.

Vous pouvez répertorier les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :

gcloud auth list

Résultat :

ACTIVE: *
ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net
To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`
	

Pour répertorier les ID de projet, exécutez la commande suivante :

gcloud config list project
	

Résultat :

[core]
project = <ID_Projet>
	

Exemple de résultat :

[core]
project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6
	

Activer les services Google Cloud

  1. Dans Cloud Shell, utilisez gcloud afin d'activer les services requis pour l'atelier.

gcloud services enable \ compute.googleapis.com \ iam.googleapis.com \ iamcredentials.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ notebooks.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ bigquery.googleapis.com \ artifactregistry.googleapis.com \ cloudbuild.googleapis.com \ container.googleapis.com

Créer un compte de service Vertex AI personnalisé pour l'intégration à Vertex TensorBoard

  1. Créez un compte de service personnalisé.
SERVICE_ACCOUNT_ID=vertex-custom-training-sa gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_ID \ --description="A custom service account for Vertex custom training with TensorBoard" \ --display-name="Vertex AI Custom Training"
  1. Donnez-lui accès à GCS afin de pouvoir écrire et récupérer les journaux TensorBoard.
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project) gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ID@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \ --role="roles/storage.admin"
  1. Donnez-lui accès à votre source de données BigQuery afin de pouvoir lire les données dans votre modèle TensorFlow.
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ID@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \ --role="roles/bigquery.admin"
  1. Donnez-lui accès à Vertex AI afin de pouvoir exécuter les tâches d'entraînement, de déploiement et d'explication du modèle.
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \ --member=serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ID@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \ --role="roles/aiplatform.user"

Déployer une instance de notebook Vertex

  1. Cliquez sur le menu de navigation.

  2. Cliquez sur Vertex AI, puis sur Workbench.

vertex-ai-workbench.png

  1. Sur la page des instances de notebook, accédez à l'onglet Notebooks gérés par l'utilisateur, puis cliquez sur Nouveau notebook.

  2. Dans le menu "Personnaliser l'instance", cliquez sur TensorFlow Enterprise, puis sélectionnez TensorFlow Enterprise 2.3 (avec LTS) > Sans GPU.

vertex-notebook-create-2.png

  1. Dans la boîte de dialogue Nouvelle instance de notebook, dans Région, sélectionnez us-east4, puis dans Zone, choisissez une zone dans la région sélectionnée, conservez les options par défaut pour tous les autres champs, puis cliquez sur Créer.

Après quelques minutes, la console Vertex AI affiche le nom de votre instance, suivi de Ouvrir Jupyterlab.

  1. Cliquez sur Ouvrir JupyterLab. Votre notebook est maintenant configuré.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer un notebook Vertex AI

Cloner le dépôt de l'atelier

À présent, vous allez cloner le notebook training-data-analyst dans votre instance JupyterLab.

  1. Dans JupyterLab, cliquez sur l'icône Terminal pour ouvrir un nouveau terminal.
Remarque : Si le message "Build Recommended" (Build recommandé) s'affiche, cliquez sur Cancel (Annuler).
  1. Pour cloner le dépôt GitHub training-data-analyst, saisissez la commande suivante, puis appuyez sur Entrée.

cd git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst
  1. Pour vérifier que vous avez bien cloné le dépôt, double-cliquez sur le répertoire training-data-analyst et vérifiez que vous pouvez voir son contenu.

repo-directory.png

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Cloner le dépôt de l'atelier

Installer les dépendances de l'atelier

  1. Pour installer les dépendances de l'atelier, exécutez la commande suivante vous permettant d'accéder au dossier training-data-analyst/self-paced-labs/vertex-ai/vertex-ai-qwikstart, puis au fichier d'installation pip requirements.txt :

cd training-data-analyst/self-paced-labs/vertex-ai/vertex-ai-qwikstart pip install -U -r requirements.txt

Accéder au notebook de l'atelier

  1. Dans votre notebook, accédez à training-data-analyst > self-paced-labs > vertex-ai > vertex-ai-qwikstart, puis ouvrez le fichier lab_exercise.ipynb.

lab-directory.png

  1. Continuez l'atelier dans le notebook et exécutez chaque cellule en cliquant sur l'icône Exécuter run-button.png en haut de l'écran. Vous pouvez aussi exécuter le code d'une cellule en appuyant sur MAJ+ENTRÉE.

Lisez les explications et assurez-vous de bien comprendre ce qui se passe dans chaque cellule.

Félicitations !

Félicitations ! Dans cet atelier, vous avez utilisé un workflow de machine learning expérimental via BigQuery de Google Cloud pour stocker et analyser des données. Ensuite, vous avez entraîné en local un modèle TensorFlow qui prédit la valeur vie client, avant de l'entraîner et de le déployer dans le cloud à l'aide des services de machine learning de Vertex AI. Enfin, vous avez exploité plusieurs nouvelles fonctionnalités de la plate-forme unifiée telles que Vertex TensorBoard et les attributions de caractéristiques de prédiction.

completion_badge_Baseline_Data_ML_AI-135 completion_badge_ML_Infrastructure-135

Terminer votre quête

Cet atelier d'auto-formation fait partie des quêtes Qwiklabs Baseline: Data, ML, AI et Advanced ML: ML Infrastructure.

Cet atelier d'auto-formation fait également partie de la quête Building Machine Learning Solutions with Vertex AI. Si vous terminez cette quête, vous obtiendrez le badge de compétence ci-dessus attestant de votre réussite. Ajoutez votre badge à votre CV et partagez-le sur les réseaux sociaux en utilisant le hashtag #GoogleCloudBadge.

Parcourez le catalogue pour découvrir plus de 20 autres quêtes auxquelles vous pouvez vous inscrire pour gagner un badge de compétence.

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Dernière mise à jour du manuel : 21 janvier 2022
Dernier test de l'atelier : 21 janvier 2022

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