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 Platform 的 Vertex AI，提供了一个综合性的 MLOps 工作流程，涵盖了从数据处理、模型训练到模型部署和管理的全过程。无论你的数据类型、技能水平或框架偏好如何，你都能在这里找到有用的内容。

2. 项目快速启动

以下是一个快速启动的指南，帮助你开始使用 Vertex AI MLOps：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/statmike/vertex-ai-mlops.git

# 进入项目目录
cd vertex-ai-mlops

# 安装必要的依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例工作流程
python run_workflow.py

确保你已经设置了 Google Cloud Platform 的环境，并且已经安装了所有必要的依赖。

3. 应用案例和最佳实践

数据源

项目中的 01 - Data Sources 文件夹包含了处理不同数据源的示例，包括如何从各种数据源导入数据。

自动机器学习

02 - Vertex AI AutoML 文件夹展示了如何使用 Vertex AI 的自动机器学习功能来简化模型开发流程。

模型训练

在 04 - scikit-learn、05 - TensorFlow、06 - XGBoost、07 - PyTorch 和 08 - R 文件夹中，你可以找到使用不同框架进行模型训练的示例。

应用生成 AI

Applied GenAI 文件夹包含了生成式人工智能的应用示例，展示了如何使用 Vertex AI 进行文本、图像等生成任务。

4. 典型生态项目

Vertex AI MLOps 项目结构中包含了多个子项目，这些项目可以独立使用，也可以与其他项目集成。以下是一些典型的生态项目：

• Applied Forecasting：提供时间序列预测的示例。
• Applied Optimization：展示了如何使用 Vertex AI 进行优化任务。
• Framework Workflows：包含了不同机器学习框架的工作流程。

通过这些案例和最佳实践，开发者可以更快地掌握 Vertex AI MLOps 的使用，并应用到自己的项目中。

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