Checkpoint
Set up a Google Cloud Storage bucket
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Upload the data files to your Cloud Storage bucket
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Run a single-instance trainer in the cloud
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Create a Cloud ML Engine model
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Create a version v1 of your model
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Blocco note di Vertex AI Workbench: Qwik Start
GSP076
Panoramica
Con questo lab acquisirai esperienza pratica sull'addestramento di modelli TensorFlow 2.x, sia in locale sia su Vertex AI Workbench. Dopo l'addestramento, imparerai come eseguire il deployment del modello in Vertex AI per la pubblicazione (previsione). Eseguirai l'addestramento del modello allo scopo di elaborare previsioni sulla categoria di reddito di una persona utilizzando il set di dati relativo al reddito del Censimento degli Stati Uniti.
Questo lab fornisce un'esperienza introduttiva dell'intero processo di addestramento e di elaborazione di previsioni su Vertex AI. Durante il lab utilizzeremo il set di dati di un censimento per:
- Creare un'applicazione di addestramento TensorFlow 2.x e convalidarla in locale.
- Eseguire un job di addestramento su un'istanza worker singola nel cloud.
- Eseguire il deployment di un modello per supportare le previsioni.
- Richiedere una previsione online e visualizzare la risposta.
Cosa creerai
Nell'esempio viene creato un modello di classificazione per la previsione della categoria di reddito in base al set di dati relativo al reddito del Censimento degli Stati Uniti. Le due categorie di reddito, anche denominate etichette, sono:
- >50K: maggiore di 50.000 $
- <=50K: minore di o uguale a 50.000 $
Nell'esempio, il modello viene definito utilizzando l'API Keras Sequential. Nell'esempio vengono definite le trasformazioni dei dati specifiche del set di dati del censimento. Queste caratteristiche, che possono aver subito trasformazioni, vengono successivamente assegnate alla porzione DNN o alla porzione lineare del modello.
Configurazione e requisiti
Prima di fare clic sul pulsante Avvia lab
Leggi le seguenti istruzioni. I lab sono a tempo e non possono essere messi in pausa. Il timer si avvia quando fai clic su Avvia lab e ti mostra per quanto tempo avrai a disposizione le risorse Google Cloud.
Con questo lab pratico avrai la possibilità di completare le attività in prima persona, in un ambiente cloud reale e non di simulazione o demo. Riceverai delle nuove credenziali temporanee che potrai utilizzare per accedere a Google Cloud per la durata del lab.
Per completare il lab, avrai bisogno di:
- Accesso a un browser internet standard (Chrome è il browser consigliato).
- È ora di completare il lab: ricorda che, una volta iniziato, non puoi metterlo in pausa.
Come avviare il lab e accedere alla console Google Cloud
-
Fai clic sul pulsante Avvia lab. Se devi effettuare il pagamento per il lab, si apre una finestra popup per permetterti di selezionare il metodo di pagamento. A sinistra, trovi il riquadro Dettagli lab con le seguenti informazioni:
- Pulsante Apri console Google
- Tempo rimanente
- Credenziali temporanee da utilizzare per il lab
- Altre informazioni per seguire questo lab, se necessario
-
Fai clic su Apri console Google. Il lab avvia le risorse e apre un'altra scheda con la pagina di accesso.
Suggerimento: disponi le schede in finestre separate posizionate fianco a fianco.
Note: se visualizzi la finestra di dialogo Scegli un account, fai clic su Utilizza un altro account. -
Se necessario, copia il Nome utente dal riquadro Dettagli lab e incollalo nella finestra di dialogo di accesso. Fai clic su Avanti.
-
Copia la Password dal riquadro Dettagli lab e incollala nella finestra di dialogo di benvenuto. Fai clic su Avanti.
Importante: devi utilizzare le credenziali presenti nel riquadro di sinistra. Non utilizzare le tue credenziali Google Cloud Skills Boost. Nota: utilizzare il tuo account Google Cloud per questo lab potrebbe comportare addebiti aggiuntivi. -
Fai clic nelle pagine successive:
- Accetta i termini e le condizioni.
- Non inserire opzioni di recupero o l'autenticazione a due fattori, perché si tratta di un account temporaneo.
- Non registrarti per le prove gratuite.
Dopo qualche istante, la console Google Cloud si apre in questa scheda.
Attività 1: avvia il blocco note di Vertex AI Workbench
Per creare e avviare un blocco note Vertex AI Workbench:
-
Nel menu di navigazione , fai clic su Vertex AI > Workbench.
-
Nella pagina Workbench, fai clic su Abilita API Notebooks (se non è già abilitata).
-
Fai clic sulla scheda Blocchi note gestiti dall'utente e poi su Crea nuovo.
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Assegna un nome al blocco note.
-
Imposta Regione su
e Zona su . -
Nel menu Nuova istanza, scegli la versione più recente di TensorFlow Enterprise 2.x in Ambiente.
-
Fai clic su Opzioni avanzate per modificare le proprietà dell'istanza.
-
Fai clic su Tipo di macchina e seleziona e2-standard-2 come tipo di macchina.
-
Lascia invariati i valori predefiniti degli altri campi e fai clic su Crea.
Dopo alcuni minuti, la pagina Workbench elenca la tua istanza, seguita da Apri JupyterLab.
- Fai clic su Apri JupyterLab per aprire JupyterLab in una nuova scheda. Se ricevi un messaggio che dice che è necessario includere beatrix jupyterlab nella build, ignoralo.
Attività 2: clona il repository di esempio all'interno dell'istanza Workbench
Per clonare il repository training-data-analyst
nella tua istanza di JupyterLab:
- In JupyterLab, fai clic sull'icona Terminale per aprire un nuovo terminale.
- Al prompt della riga di comando, digita il comando seguente e premi Invio.
- Per confermare di aver clonato il repository, fai doppio clic sulla cartella
training-data-analyst
per vederne il contenuto.
Per la clonazione, il blocco note impiegherà alcuni minuti.
Apri il blocco note di esempio
-
Vai in
training-data-analyst/self-paced-labs/ai-platform-qwikstart
e apriai_platform_qwik_start.ipynb
. -
Sulla barra degli strumenti del notebook, vai a Edit > Clear All Outputs e quindi Run le celle una per una.
Quando richiesto, torna a queste istruzioni per verificare i tuoi progressi.
Attività 3: esegui il job di addestramento nel cloud
Ci sono passaggi aggiuntivi da leggere nel blocco note. Leggi attentamente queste istruzioni includendo i commenti nelle celle con il codice per assicurarti di completare correttamente ogni passaggio.
Verifica delle attività completate: passaggio 3.1
- Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
- Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
Verifica delle attività completate: passaggio 3.2
Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
Verifica delle attività completate: passaggio 3.3
- Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
- Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'attività eseguita.
Attività 4: verifica le tue conoscenze
Di seguito sono riportate alcune domande a scelta multipla che servono a consolidare le tue conoscenze relative ai concetti di questo lab. Rispondi alle domande al meglio delle tue capacità.
Complimenti!
In questo lab hai imparato ad addestrare un modello TensorFlow sia in locale sia su Vertex AI e, successivamente, a utilizzare il modello addestrato per l'elaborazione di previsioni.
Passaggi successivi
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Ultimo aggiornamento del manuale: 29 settembre 2023
Ultimo test del lab: 29 settembre 2023
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