Vertex AI MLOps 项目安装与配置指南

Vertex AI MLOps 项目安装与配置指南

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. 项目基础介绍

Vertex AI MLOps 是一个开源项目，旨在提供使用 Google Cloud Platform (GCP) 的 Vertex AI 进行机器学习操作的端到端工作流程。该项目涵盖了从数据处理到模型训练、部署以及管理的全过程，支持多种数据类型、技能水平和框架偏好。

2. 主要编程语言

该项目主要以 Python 作为编程语言，同时也包含了 R 语言的部分内容。

3. 关键技术和框架

• Google Cloud Platform (GCP): 使用 GCP 提供的云服务进行数据存储、处理、模型训练和部署。
• Vertex AI: GCP 提供的一套端到端的机器学习平台，支持自动机器学习、模型训练、部署和管理。
• TensorFlow、scikit-learn、XGBoost、PyTorch: 支持多种机器学习框架，以便用户可以根据自己的偏好选择。
• Docker: 用于容器化应用程序，确保环境的一致性。

4. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您已经完成了以下准备工作：

• 安装了 Google Cloud SDK。
• 创建了一个 GCP 账户，并设置了必要的权限。
• 安装了 Python 和相关的包管理工具 pip。
• 安装了 Docker。

5. 安装步骤

步骤 1: 克隆项目

首先，您需要从 GitHub 克隆项目到本地环境：

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

步骤 2: 设置 GCP 环境

在 GCP 中，您需要设置项目并配置身份验证：

gcloud projects create my-project-id
gcloud config set project my-project-id
gcloud auth login
gcloud auth application-default login

步骤 3: 安装依赖

在项目目录中，使用 pip 安装项目所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

步骤 4: 配置 Docker

确保 Docker 正在运行，并在项目目录中构建 Docker 镜像：

docker build -t vertex-ai-mlops .

步骤 5: 运行示例工作流程

在项目目录中，运行一个示例工作流程以验证安装和配置是否成功：

docker run -it vertex-ai-mlops:latest

按照容器中的提示操作，运行示例工作流程。

完成以上步骤后，您应该已经成功安装和配置了 Vertex AI MLOps 项目，并可以开始使用它来开发和部署机器学习工作流程了。

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