Как можно зарегистрироваться на Google Cloud Platform для получения практического опыта и практики?
Чтобы зарегистрироваться в Google Cloud в рамках программы сертификации по искусственному интеллекту и машинному обучению, уделяя особое внимание масштабным бессерверным прогнозам, вам необходимо выполнить ряд шагов, которые позволят вам получить доступ к платформе и эффективно использовать ее ресурсы.
Google Cloud Platform (GCP) предлагает широкий спектр услуг, которые особенно полезны для задач машинного обучения, включая обработку данных, обучение моделей и развертывание прогностических моделей.
В следующем руководстве подробно объясняется процесс регистрации, включая предварительные условия, создание учетной записи и основные моменты, касающиеся использования служб машинного обучения Google Cloud.
Предварительные условия для регистрации
1. Аккаунт Google: Прежде чем начать, убедитесь, что у вас есть учетная запись Google. Это необходимо, поскольку GCP интегрирован с набором служб Google. Если у вас ее нет, вы можете создать ее, посетив страницу создания учетной записи Google.
2. Оплата: Хотя GCP предлагает бесплатный уровень с ограниченными ресурсами, вам нужно будет предоставить действительный способ оплаты (кредитную карту или банковский счет) для регистрации. Это необходимо для проверки вашей личности и для взимания платы в случае превышения вами лимитов бесплатного уровня.
3. Знакомство с концепциями облачных вычислений: Хотя это и не обязательно, базовое понимание концепций облачных вычислений, таких как виртуальные машины, хранилище и сетевое взаимодействие, может быть полезным. Эти базовые знания помогут вам более эффективно ориентироваться на платформе.
Пошаговый процесс регистрации
Шаг 1: Доступ к облачной платформе Google
– Перейдите в [Консоль облачной платформы Google](https://console.cloud.google.com/). Это центральный узел, где вы будете управлять всеми своими облачными сервисами и ресурсами.
Шаг 2: Начало бесплатной пробной версии
– После входа в GCP Console вы увидите опцию «Начать бесплатно». Нажмите на эту кнопку, чтобы начать процесс регистрации. Google предлагает бесплатную пробную версию, которая включает 300 долларов США в виде кредитов, которые можно использовать в течение 90 дней. Это идеальный вариант для экспериментов с сервисами машинного обучения без немедленных финансовых обязательств.
Шаг 3: Настройка выставления счетов
– Вам будет предложено настроить платежный аккаунт. Введите платежную информацию по мере необходимости. Будьте уверены, с вас не будет взиматься плата, пока вы не превысите лимиты бесплатного уровня или не исчерпаются пробные кредиты. Google Cloud предоставляет функцию оповещения о выставлении счетов, которая может уведомить вас, когда вы приближаетесь к лимитам расходов.
Шаг 4: Создание проекта
– После настройки выставления счетов вам нужно будет создать новый проект. Проекты в GCP — это способ организации ваших ресурсов и услуг. Нажмите на раскрывающийся список проектов в верхней панели навигации и выберите «Новый проект». Назовите свой проект и выберите только что созданный вами счет выставления счетов.
Шаг 5: Включение API и служб
– Для задач машинного обучения вам нужно будет включить определенные API. Перейдите в раздел «API и службы» в консоли и включите API Cloud Machine Learning Engine, среди прочих, которые могут быть актуальны для вашего курса. Эти API предоставляют необходимую функциональность для развертывания и управления моделями машинного обучения.
Использование Google Cloud для машинного обучения
После регистрации и настройки учетной записи вы можете начать изучать возможности машинного обучения Google Cloud. Вот некоторые ключевые сервисы и концепции, которые будут полезны в контексте вашего курса:
Платформа Google Cloud AI
– Платформа AI: Это комплексный набор инструментов и сервисов, предназначенных для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Он поддерживает популярные фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn. Платформа ИИ предоставляет управляемые сервисы, что означает, что вам не нужно беспокоиться о базовой инфраструктуре.
– Модели обучения: Вы можете использовать AI Platform для обучения моделей в масштабе. Он поддерживает распределенное обучение и настройку гиперпараметров, которые необходимы для оптимизации производительности модели. Вы можете отправлять задания на обучение непосредственно из локальной среды или из облачной консоли.
– Развертывание моделей: После обучения модели AI Platform позволяет развернуть ее как REST API. Это упрощает интеграцию модели в приложения и сервисы, предоставляя масштабируемые безсерверные прогнозы.
Google Cloud Storage
– Облачное хранилище: Эта служба используется для хранения больших наборов данных и артефактов моделей. Это масштабируемое решение для хранения, которое легко интегрируется с другими службами Google Cloud. Вы можете использовать Cloud Storage для управления данными обучения и хранения результатов процессов машинного обучения.
BigQuery
– BigQuery: Это полностью управляемое, бессерверное хранилище данных, которое позволяет выполнять быстрые SQL-запросы, используя вычислительную мощность инфраструктуры Google. Оно особенно полезно для анализа больших наборов данных и может быть интегрировано с рабочими процессами машинного обучения для получения информации и обучения моделей.
Поток данных
– Поток данных: Эта служба предоставляет возможности обработки данных в реальном времени. Она полезна для предварительной обработки данных перед их передачей в модели машинного обучения. Dataflow поддерживает Apache Beam, что позволяет вам писать конвейеры обработки данных, которые переносимы между различными средами выполнения.
Пример использования: бессерверные прогнозы в больших масштабах
Рассмотрим сценарий, в котором вы разработали модель машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов для телекоммуникационной компании. Используя Google Cloud, вы можете развернуть эту модель на платформе AI и предоставить ее в качестве API. Это позволяет CRM-системе компании делать прогнозы в реальном времени о риске оттока клиентов для входящих данных о клиентах.
– Попадание данных: Используйте Dataflow для предварительной обработки и очистки данных клиентов в режиме реального времени по мере их поступления.
– Развертывание модели: Разверните обученную модель на платформе ИИ, которая автоматически масштабируется в зависимости от спроса, предоставляя безсерверные прогнозы.
– интеграцию: Интеграция REST API платформы AI с CRM-системой, что позволит представителям службы поддержки клиентов получать оценки риска оттока и принимать упреждающие меры для удержания клиентов.
Ключевые соображения
– Управление затратами: Контролируйте использование сервисов Google Cloud, чтобы избежать неожиданных расходов. Используйте панель управления счетами и настройте оповещения, чтобы отслеживать свои расходы.
– Безопасность.: Внедрите передовые методы защиты ваших облачных ресурсов, например, используйте управление идентификацией и доступом (IAM) для контроля разрешений и доступа к вашим проектам.
– Комплаенс: Убедитесь, что использование вами сервисов Google Cloud соответствует соответствующим правилам защиты данных, таким как GDPR или HIPAA, особенно если вы работаете с конфиденциальными данными.
Выполняя эти шаги и используя возможности Google Cloud, вы можете выполнять практические упражнения и получать практический опыт развертывания машинного обучения в масштабе. Это не только улучшит ваше понимание теоретических концепций, но и предоставит ценные навыки, применимые в реальных сценариях.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
- Какова самая простая пошаговая процедура обучения распределенной модели ИИ в Google Cloud?
- Какую первую модель можно использовать для работы, и есть ли какие-то практические рекомендации для начала?
- Основаны ли алгоритмы и прогнозы на данных, полученных от человека?
- Каковы основные требования и простейшие методы создания модели обработки естественного языка? Как создать такую модель, используя доступные инструменты?
- Требуется ли для использования этих инструментов ежемесячная или годовая подписка или существует определенный объем бесплатного использования?
- Что такое эпоха в контексте параметров модели обучения?
- Каким образом уже обученная модель машинного обучения учитывает новый объем данных?
- Как ограничить предвзятость и дискриминацию в моделях машинного обучения?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning