Présentation

Cet atelier est une introduction à TensorFlow Data Validation (TFDV), un composant essentiel de TensorFlow Extended. Il fournit les informations de base à connaître sur les caractéristiques de TFDV. Vous y découvrirez comment TFDV peut vous aider à comprendre, valider et surveiller vos données.

TFDV permet de générer des schémas et des statistiques concernant la distribution de chaque caractéristique dans l'ensemble de données. Ces informations sont utiles pour comparer plusieurs ensembles de données (d'entraînement et d'inférence, par exemple) et pour créer des rapports,

y compris sur les différences statistiques dans la distribution des caractéristiques. TFDV dispose également de capacités de visualisation basées sur le projet Google PAIR Facets pour comparer des ensembles de données.

Objectifs de la formation

Vous allez apprendre à :

• examiner les méthodes TFDV ;
• générer des statistiques ;
• visualiser les statistiques ;
• inférer un schéma ;
• modifier un schéma.

Préparation

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

1. Connectez-vous à Qwiklabs dans une fenêtre de navigation privée.

2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai.
   Une fois l'atelier lancé, vous ne pouvez pas le mettre en pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à Google Cloud Console.

5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité.
   Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Tâche 1 : Lancer une instance Vertex AI Workbench

1. Dans le menu de navigation () de la console Google Cloud, sélectionnez Vertex AI.

2. Cliquez sur Activer toutes les API recommandées.

3. Dans le menu de navigation, cliquez sur Workbench.

   En haut de la page "Workbench", vérifiez que vous vous trouvez dans la vue Instances.

4. Cliquez sur Créer.

5. Configurez l'instance :

   • Nom : lab-workbench
   • Région : définissez la région sur
   • Zone : définissez la zone sur
   • Options avancées (facultatif) : si nécessaire, cliquez sur "Options avancées" pour une personnalisation plus avancée (par exemple, type de machine, taille du disque).

6. Cliquez sur Créer.

La création de l'instance prend quelques minutes. Une coche verte apparaît à côté de son nom quand elle est prête.

7. Cliquez sur Ouvrir JupyterLab à côté du nom de l'instance pour lancer l'interface JupyterLab. Un nouvel onglet s'ouvre alors dans votre navigateur.

8. Cliquez sur l'icône Python 3 pour lancer un nouveau notebook Python.

9. Effectuez un clic droit sur le fichier Untitled.ipynb dans la barre de menu et sélectionnez Renommer le notebook pour lui attribuer un nom significatif.

Votre environnement est configuré. Vous êtes maintenant prêt à utiliser votre notebook Vertex AI Workbench.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Lancer une instance Vertex AI Workbench

Tâche 2 : Cloner un dépôt du cours dans votre interface JupyterLab

Le dépôt GitHub contient le fichier de l'atelier et les fichiers de solution du cours.

1. Copiez et exécutez le code suivant dans la première cellule de votre notebook pour cloner le dépôt training-data-analyst.

!git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. Vérifiez que vous avez bien cloné le dépôt. Double-cliquez sur le répertoire training-data-analyst et assurez-vous que vous pouvez voir son contenu.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Cloner un dépôt du cours dans votre interface JupyterLab

Tâche 3 : Introduction à TensorFlow Data Validation

1. Dans l'interface du notebook, accédez à training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > production_ml > labs, puis ouvrez tfdv_basic_spending.ipynb.

2. Dans la boîte de dialogue Select Kernel (Sélectionner le kernel), sélectionnez Python 3 dans la liste des kernels disponibles.

3. Dans l'interface du notebook, cliquez sur Modifier > Supprimer tous les éléments de sortie.

Lisez attentivement les instructions du notebook et complétez le code sur les lignes contenant la mention #TODO.

Conseil : Pour exécuter la cellule actuellement sélectionnée, cliquez dessus et appuyez sur MAJ+ENTRÉE. Vous trouverez les autres commandes de cellule dans l'interface du notebook, sous Exécuter.

• Des conseils ont parfois été ajoutés pour vous aider à effectuer des tâches. Mettez le texte en surbrillance pour lire les conseils (texte en blanc).
• Si vous avez besoin d'une aide supplémentaire, reportez-vous à la solution complète. Pour cela, accédez à training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > production_ml > solutions et ouvrez tfdv_basic_spending.ipynb.

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur End Lab (Terminer l'atelier). Qwiklabs supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez le nombre d'étoiles correspondant à votre note, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Submit (Envoyer).

Le nombre d'étoiles que vous pouvez attribuer à un atelier correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très mécontent(e)
• 2 étoiles = insatisfait(e)
• 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
• 4 étoiles = satisfait(e)
• 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

Pour soumettre des commentaires, suggestions ou corrections, veuillez utiliser l'onglet Support (Assistance).

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