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介绍Vertex(1) | ML#Day18

Day1 的时候有提到我们公司使用的云端方案是GCP (Google Cloud Platform),相关的产品除了Google有推出之外,Azure 和AWS 两家科技巨头也有推出类似的产品,细节的使用方式可能会不同。

接下来的篇章会专注在介绍Vertex 的相关使用经验。


1. 功能位置

首先是功能位置,Google有特别拉出一个人工智慧的页签,第一个Vertex AI就是,这个功能以前的名称是AutoML 或者Google Cloud AutoML,好像今年(2021)才改这个名字。


2. Dashboard

我们进入Dashboard,点选启用功能之後,可以看到下面的画面,有点特别的是一开始就有个地区可选择,这可能跟Google它们的机器配置有关。

实作一轮後,操作方式大概这样:

  1. 「资料集」和「训练模型」会绑在同一个地区,因为在选择训练新模型的时候,只能选择在同样地区的资料集。
  2. 美州地区的训练费用稍微偏低,选择的地区价格会有所差异。
  3. 资料并不互通,考虑资料存放在cloud storage,可能要放哪里团队要先沟通一下。

有资料集和模型之後的模样


3. 建立资料集

Google将可以训练的资料种类分成以下4种:

  1. 图片
  2. 表格
  3. 文字
  4. 影片

每种类型能做的训练用途也非常有趣,充满了智能与先进感。

对於我们适用的资料格式是表格型的资料,顺道一提,每种类型的模型收费价格也有所不同。

建立好资料集之後,接下来就是上传资料的部分。

上传本机的档案,後续也是丢到google cloud storage,所以总结资料来源只有两个,google cloud storage的csv 和big query的资料。

big query是google其中一个产品,专门储存表格式资料(固定栏位),相对也有另外一个储存不固定栏位的产品:big table,不过big table的收费就相当的昂贵。

资料准备好之後,就可以开始训练模型,下一篇我们从训练模型开始。


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