GSP076

Genel bakış

Bu laboratuvarda, hem yerel olarak hem de Vertex AI Workbench'te TensorFlow 2.x model eğitimiyle ilgili uygulamalı alıştırmalar vardır. Eğitim sonunda, tahmin sunması için modelinizi Vertex AI'a nasıl dağıtacağınızı öğrenmiş olacaksınız. United States Census Income Dataset'i kullanarak bir kişinin gelir kategorisini tahmin etmek amacıyla modelinizi eğiteceksiniz.

Bu laboratuvadaki konular, Vertex AI'da eğitim ve tahmin konularını giriş seviyesinde ele alan, uçtan uca bir deneyimle öğretilmektedir. Bu laboratuvarda sayım veri kümesi şu amaçlarla kullanılacaktır:

• Bir TensorFlow 2.x eğitim uygulaması oluşturmak ve bu uygulamayı yerel olarak doğrulamak
• Eğitim işinizi bulutta, tek çalışanlı bir örnekte çalıştırmak
• Tahmini desteklemek için bir model dağıtmak
• Online bir tahmin istemek ve yanıtı görmek

Ne oluşturacaksınız?

Örnek, United States Census Income Dataset'i temel alarak gelir kategorisini tahmin eden bir sınıflandırma modeli oluşturur. İki gelir kategorisi (Etiket olarak da bilinir.) şu şekildedir:

• >50K: 50.000 dolardan fazla
• <=50K: 50.000 dolardan az veya 50.000 dolara eşit

Örnek, modeli Keras Sequential API'yi kullanarak tanımlar. Örnek, nüfus sayımı veri kümesine özgü veri dönüşümlerini tanımlar, ardından dönüştürülen (potansiyel olarak) bu özellikleri ya DNN'ye ya da modelin doğrusal bölümüne atar.

Kurulum ve şartlar

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Laboratuvarı Başlat'ı tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.

Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini gerçek bir bulut ortamında (Simülasyon veya demo ortamında değil.) gerçekleştirebilirsiniz. Bu olanağın sunulabilmesi için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanırsınız.

Bu laboratuvarı tamamlamak için şunlar gerekir:

• Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir).

Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli pencerede açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.

• Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre. (Laboratuvarlar, başlatıldıktan sonra duraklatılamaz)

Not: Kişisel bir Google Cloud hesabınız veya projeniz varsa bu laboratuvarda kullanmayın. Aksi takdirde hesabınızdan ek ücret alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

1. Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir pop-up açılır. Soldaki Laboratuvar Ayrıntıları panelinde şunlar yer alır:

   • Google Console'u Aç düğmesi
   • Kalan süre
   • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
   • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler

2. Google Console'u Aç'ı tıklayın. Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra Oturum aç sayfasını gösteren başka bir sekme açar.

   İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.

   Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka Bir Hesap Kullan'ı tıklayın.

3. Gerekirse Laboratuvar Ayrıntıları panelinden Kullanıcı adı'nı kopyalayın ve Oturum aç iletişim kutusuna yapıştırın. Sonraki'ni tıklayın.

4. Laboratuvar Ayrıntıları panelinden Şifre'yi kopyalayın ve Hoş geldiniz iletişim penceresine yapıştırın. Sonraki'ni tıklayın.

   Önemli: Sol paneldeki kimlik bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud Öğrenim Merkezi kimlik bilgilerinizi kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.

5. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

   • Şartları ve koşulları kabul edin.
   • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
   • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Cloud Console bu sekmede açılır.

Not: Soldaki Gezinme menüsü'nü tıklayarak Google Cloud ürün ve hizmetlerinin listelendiği menüyü görüntüleyebilirsiniz.

1. görev: Vertex AI Workbench not defteri başlatma

Vertex AI Workbench not defteri oluşturup başlatmak için:

1. Gezinme menüsünde Vertex AI > Workbench'i tıklayın.

2. Workbench sayfasında (henüz etkinleştirilmemişse), Notebooks API'yi etkinleştir'i tıklayın.

3. Kullanıcı tarafından yönetilen not defterleri sekmesini, ardından Yeni oluştur'u tıklayın.

4. Not defterine bir ad verin.

5. Bölge'yi ve Alt bölge'yi olarak ayarlayın.

6. Yeni örnek menüsünde, Ortam'ın altında en son sürüm olan TensorFlow Enterprise 2.x'i seçin.

7. Örnek özelliklerini düzenlemek için Gelişmiş seçenekler'i tıklayın.

8. Makine türü'nü tıklayın ve Makine türü olarak e2-standard-2'yi seçin.

9. Geri kalan alanları varsayılan değerlerde bırakıp Oluştur'u tıklayın.

Birkaç dakika sonra Workbench sayfasında örneğiniz ve JupyterLab'i aç seçeneği görünür.

10. JupyterLab'i yeni sekmede açmak için JupyterLab'i aç'ı tıklayın. Beatrix jupyterlab'in derlemeye dahil edilmesi gerektiğine dair bir mesaj alırsanız mesajı görmezden gelin.

Not: İstenirse Önerilen Derleme açılır penceresinde "Derle"yi tıklayın.

2. görev: Workbench örneğinizdeki örnek depoyu klonlama

JupyterLab örneğinizdeki training-data-analyst deposunu klonlamak için:

1. JupyterLab'de terminal simgesini tıklayarak yeni bir terminal açın.

2. Komut satırı isteminde şu komutu yazıp ENTER'a basın:

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

3. Depoyu klonladığınızı onaylamak için soldaki panelde training-data-analyst klasörünü çift tıklayarak içeriklerini görüntüleyin.

Not defterinin klonlanması birkaç dakika sürer.

Not: İstenirse Derlenemedi açılır penceresinde "Kapat"ı tıklayın.

Örnek not defterine gitme

1. training-data-analyst/self-paced-labs/ai-platform-qwikstart'a gidin ve ai_platform_qwik_start.ipynb'yi açın.

2. Not defterinin araç çubuğunda, Düzenle > Tüm Çıkışları Temizle bölümüne gidin, ardında hücreleri tek tek çalıştırın.

Sizden istendiğinde bu talimatlara dönerek ilerleme durumunuzu kontrol edin.

3. görev: Eğitim işinizi bulutta çalıştırma

Not defterinde okuma yapmak için gereken ek adımlar vardır. Her adımı doğru olarak tamamlamak için hücrelerdeki kodlu yorumlarla birlikte bu talimatları dikkatlice okuyun.

Tamamlanan görevleri test etme - adım 3.1

1. Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Cloud Storage paketi oluşturun.

2. Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Veri dosyalarını Cloud Storage paketinize yükleyin.

Tamamlanan görevleri test etme - adım 3.2

Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Bulutta tek örnekli bir eğitici çalıştırın.

Tamamlanan görevleri test etme - adım 3.3

1. Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Vertex AI modeli oluşturma

2. Tamamladığınız görevi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.

Modelinizin v1 sürümünü oluşturun.

4. görev: Öğrendiklerinizi test etme

Aşağıda, bu laboratuvarda ele alınan kavramlarla ilgili bilginizi pekiştirecek çoktan seçmeli sorular verilmiştir. Bu soruları elinizden geldiğince yanıtlamaya çalışın.

Tebrikler!

Bu laboratuvarda, bir TensorFlow modelini hem yerel olarak hem de Vertex AI'da nasıl eğiteceğinizi ve eğitilen modeli tahmin için nasıl kullanacağınızı öğrendiniz.

Sonraki adımlar

• Coursera'daki Makine Öğrenimi Kursu'nun tamamına kaydolun.
• TensorFlowla ilgili geniş eğitim programı yelpazemizi keşfedin.
• Geniş ve derin modeller hakkında daha fazla bilgi edinmek için Wide & Deep Learning: Better Together with TensorFlow (Geniş ve Derin Öğrenme: TensorFlow'la Birlikte Daha İyi) başlıklı Google Araştırma Blog yayınını okuyabilirsiniz.
• Tensorflow sürümünüzü yükleyin.

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.

Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 29 Eylül 2023

Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 29 Eylül 2023

Telif Hakkı 2024 Google LLC Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.