Google Cloud Datalab, un mediu de notebook popular pentru explorarea, analiza și vizualizarea datelor, a fost într-adevăr întrerupt. Cu toate acestea, Google a oferit o soluție alternativă pentru utilizatorii care se bazau pe Datalab pentru sarcinile lor de învățare automată. Înlocuitorul recomandat pentru Google Cloud Datalab este Google Cloud AI Platform Notebooks.
Google Cloud AI Platform Notebooks este un mediu JupyterLab complet gestionat, care permite oamenilor de știință de date, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor să creeze, să experimenteze și să implementeze modele de învățare automată. Oferă un mediu flexibil și colaborativ cu cadre și biblioteci de învățare automată preinstalate, făcându-l ușor de dezvoltat și repetat pe modele.
Pentru a migra de la Google Cloud Datalab la Google Cloud AI Platform Notebooks, puteți urma acești pași:
1. Creați o nouă instanță AI Platform Notebooks: în Google Cloud Console, navigați la pagina AI Platform Notebooks și faceți clic pe „New Instance”. Alegeți configurația dorită, cum ar fi tipul mașinii, dimensiunea discului de pornire și suportul GPU.
2. Selectați timpul de execuție adecvat: atunci când creați o instanță nouă, puteți alege dintr-o varietate de cadre și versiuni de învățare automată. Selectați timpul de execuție care se potrivește cerințelor dvs.
3. Importați notebook-urile Datalab existente: după ce instanța dvs. AI Platform Notebooks este gata, puteți importa notebook-urile Datalab existente. Puteți fie să le încărcați direct, fie să le clonați dintr-un depozit Git.
4. Actualizați și testați notebook-urile: este important să vă actualizați notebook-urile pentru a asigura compatibilitatea cu noul mediu. Verificați orice dependențe sau versiuni de bibliotecă care ar putea avea nevoie să fie actualizate. Testați-vă notebook-urile pentru a vă asigura că funcționează corect în mediul AI Platform Notebooks.
5. Colaborați și partajați: Notebook-urile AI Platform oferă funcții de colaborare care permit mai multor utilizatori să lucreze pe aceleași notebook-uri simultan. De asemenea, puteți partaja notebook-urile cu alte persoane, oferindu-le permisiunile de acces corespunzătoare.
Prin migrarea la Google Cloud AI Platform Notebooks, vă puteți continua activitatea de învățare automată fără probleme, valorificând capabilitățile și instrumentele puternice oferite de Google Cloud. Oferă o experiență de notebook similară cu Datalab, oferind în același timp funcții și îmbunătățiri suplimentare.
Google Cloud AI Platform Notebooks este înlocuitorul recomandat pentru Google Cloud Datalab. Oferă un mediu JupyterLab complet gestionat, cu cadre și biblioteci de învățare automată preinstalate. Urmând pașii de migrare menționați mai sus, puteți trece fără probleme notebook-urile Datalab existente la AI Platform Notebook-uri și puteți continua sarcinile de învățare automată.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning