Vertex AI: Qwik Start

В этом Проект вы:

Train a TensorFlow model locally in a hosted Vertex Notebook and create a managed Tabular dataset artifact for experiment tracking

Containerize your training code with Cloud Build and push it to Google Cloud Artifact Registry

Run a Vertex AI custom training job with your custom model container and use Vertex TensorBoard to visualize model performance

Deploy trained model to a Vertex Online Prediction Endpoint for serving predictions, request an online prediction & explanation and see the response

1.5 hours
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Английский
Только для ПК

This is a self-paced lab that takes place in the Google Cloud console. In this lab, you will use BigQuery for data processing and exploratory data analysis, and the Vertex AI platform to train and deploy a custom TensorFlow Regressor model to predict customer lifetime value (CLV). The goal of the lab is to introduce to Vertex AI through a high value real world use case - predictive CLV. Starting with a local BigQuery and TensorFlow workflow, you will progress toward training and deploying your model in the cloud with Vertex AI.

Навыки, которые вы получите

  • Tensorflow

  • Bigquery

  • Data Analysis

  • Google Cloud Platform

Как устроены проекты

Освойте новый инструмент или навык благодаря практическим заданиям в интерактивной форме

Вы получите доступ к программному обеспечению и инструментам в облачном рабочем пространстве. Загрузка не требуется

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Часто задаваемые вопросы

В рамках проектов вы будете выполнять задание или проходить сценарий, следуя инструкциям на интерактивной платформе. Проекты выполняются в реальной облачной среде и в реальных экземплярах различных продуктов, а не в симуляторе или демонстрационной среде.

Приобретая проект, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая временный доступ к любому продукту, необходимому для завершения проекта.

Проекты технически доступны на мобильных устройствах, однако мы настоятельно рекомендуем выполнять их на ноутбуке или настольном компьютере.

Да, вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта. Для этого перед выходом из среды продукта сохраните все файлы на своем устройстве.

Финансовая помощь недоступна для проектов.

В редких случаях проекты могут быть закрыты по техническим или другим причинам. Если у вас возникли проблемы, Контакты.

Проекты невозможно пройти в режиме прослушивания.

В верхней части страницы можно посмотреть рекомендуемый уровень опыта для этого проекта.

Да, все необходимое для выполнения проекта будет доступно в вашем браузере.