13、Google Cloud机器学习实践：从基础服务到Python库应用

Google Cloud机器学习实践：从基础服务到Python库应用

1. Google Cloud认证与实践概述

在Google Cloud机器学习领域，专业认证考试是检验技能的重要途径。由于该领域不断发展，新服务持续推出。在实践方面，我们将从基础的GCP服务配置开始，逐步深入到Python数据科学库的使用。

2. 基础GCP服务实践

2.1 实践架构

我们使用如下架构来实践Google Cloud控制台的操作：
- 一个VPC网络VPC1，包含一个公共子网subnet1和一个私有子网subnet2。
- 公共子网subnet1中有一台具有外部IP地址的虚拟机VM1，可从互联网访问。
- 私有子网subnet2中有一台没有外部IP地址的虚拟机VM2，只能从控制台浏览器或同一VPC内的VM访问。
- 另一个VPC网络VPC2，包含一个私有子网subnet8，其中有一台虚拟机VM8。
- VPC1和VPC2之间进行对等连接。

2.2 使用Cloud控制台创建项目

在GCP中，项目是资源配置的基本单位，创建项目的步骤如下：
1. 从浏览器登录GCP控制台（https://console.cloud.google.com），会看到起始页面。
2. 点击“My First Project”旁边的下拉按钮，可创建新项目。

2.3 创建网络VPCs

使用GCP控制台创建VPC的步骤如下：
1. 点击窗口左上角的导航下拉菜单，选择GCP服务。
2. 从左侧导航菜单中选择“VPC networ