Vertex AI MLOps 开源项目教程

Vertex AI MLOps 开源项目教程

vertex-ai-mlops Google Cloud Platform Vertex AI end-to-end workflows for machine learning operations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vertex-ai-mlops

1. 项目介绍

Vertex AI MLOps 是一个开源项目，旨在为机器学习操作提供端到端的解决方案。该项目基于 Google Cloud 的 Vertex AI 平台，提供了一系列的工作流程，涵盖了从数据处理到模型训练、部署以及管理的全过程。无论您是数据科学家、机器学习工程师，还是对机器学习感兴趣的初学者，都可以在这个项目中找到适合自己需求的资源和工具。

2. 项目快速启动

要快速启动并使用 Vertex AI MLOps，请按照以下步骤操作：

首先，确保您已经安装了 Google Cloud SDK 并进行了初始化设置。

gcloud init

接下来，克隆项目仓库到本地环境：

git clone https://github.com/statmike/vertex-ai-mlops.git
cd vertex-ai-mlops

在项目目录中，您将找到一系列的文件夹，每个文件夹都包含了不同框架和工具的工作流程示例。选择您感兴趣的工作流程开始。

例如，如果您想使用 TensorFlow 进行模型训练，可以进入相应的文件夹：

cd tensorflow

在这里，您将找到一个或多个笔记本文件（.ipynb），这些文件包含了完整的机器学习工作流程。使用 Jupyter Notebook 打开这些文件，并按照步骤执行代码。

jupyter notebook

3. 应用案例和最佳实践

Vertex AI MLOps 项目中包含了多种应用案例，例如：

• 使用 AutoML 进行自动化的机器学习模型训练。
• 利用 BigQuery ML 进行大规模数据集的机器学习。
• 应用 scikit-learn、TensorFlow、XGBoost 等框架进行模型开发。
• 使用 PyTorch 和 R 语言进行深度学习。

每个案例都遵循最佳实践，包括：

• 数据准备和预处理。
• 模型选择和训练。
• 模型评估和调优。
• 模型部署和服务。

4. 典型生态项目

Vertex AI MLOps 项目是一个典型的机器学习操作生态系统项目，它与其他开源项目有着良好的整合，例如：

• Kubernetes 用于自动化部署和扩展。
• TensorFlow Extended (TFX) 用于建立强大的机器学习管道。
• DVC (Data Version Control) 用于数据集和模型的版本控制。

通过整合这些项目，您可以构建一个完整的机器学习工作流程，从数据收集到模型部署，每一个环节都得到了优化和自动化。

vertex-ai-mlops Google Cloud Platform Vertex AI end-to-end workflows for machine learning operations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vertex-ai-mlops