Vertex AI MLOps 项目使用教程

Vertex AI MLOps 项目使用教程

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. 项目目录结构及介绍

本项目是基于Google Cloud Platform的Vertex AI进行机器学习操作的端到端工作流程的集合。项目目录结构如下：

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  • 00 - Setup/：项目初始化和设置相关文件。
  • 01 - Data Sources/：数据源相关的处理和准备工作流。
  • 02 - Vertex AI AutoML/：使用Vertex AI AutoML的工作流。
  • 03 - BigQuery ML (BQML)/：使用BigQuery ML的工作流。
  • 04 - scikit-learn/：使用scikit-learn框架的工作流。
  • 05 - TensorFlow/：使用TensorFlow框架的工作流。
  • 06 - XGBoost/：使用XGBoost框架的工作流。
  • 07 - PyTorch/：使用PyTorch框架的工作流。
  • 08 - R/：使用R语言的工作流。
  • 99 - Cleanup/：项目清理和收尾工作流。
  • Applied * /：各种应用的机器学习工作流。
  • Dev/：开发工具和脚本。
  • Explorations/：探索性实验和代码。
  • Framework Workflows/：框架特定的工作流。
  • IDE/：集成开发环境配置。
  • Learn Bayes/：贝叶斯学习资源。
  • Learn ML/：机器学习学习资源。
  • MLOps/：机器学习运营相关的工作流和配置。
  • Tips/：技巧和最佳实践。
  • Transfer Learning/：迁移学习工作流。
  • Working With/：其他相关工作流和资源。
  • architectures/：架构设计相关的文件。
  • scripting/：脚本编写相关的文件。
  • .gitignore：Git忽略文件。
  • LICENSE：项目许可证文件。
  • readme.md：项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是readme.md，它提供了项目的概述、目标、如何使用以及如何贡献的指南。在readme.md中，您将找到以下内容：

• 项目简介：介绍Vertex AI MLOps项目的目的和功能。
• 使用说明：如何浏览和运行项目中的工作流。
• 贡献指南：如何为项目贡献代码和文档。
• 更新日志：记录项目的重要更新和更改。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于项目的根目录或各个子目录中，用于定义项目运行时的参数和设置。以下是一些可能的配置文件：

• config.json：包含项目全局配置的JSON文件。
• setup.sh：用于初始化项目的shell脚本。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。

具体的配置文件内容和用途可能会根据项目的工作流和需求而有所不同。通常，您需要编辑这些配置文件以适应您的特定环境和需求。

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