Google Cloud Datalab, סביבת מחברת פופולרית לחקר נתונים, ניתוח והדמיה, אכן הופסקה. עם זאת, גוגל סיפקה פתרון חלופי למשתמשים שהסתמכו על Datalab עבור משימות למידת המכונה שלהם. התחליף המומלץ עבור Google Cloud Datalab הוא Google Cloud AI Platform Notebooks.
Google Cloud AI Platform Notebooks היא סביבת JupyterLab מנוהלת במלואה המאפשרת למדעני נתונים, מהנדסי למידת מכונה וחוקרים לבנות, להתנסות ולפרוס מודלים של למידת מכונה. הוא מספק סביבה גמישה ושיתופית עם מסגרות למידת מכונה וספריות מותקנות מראש, מה שמקל על הפיתוח והחזרה על מודלים.
כדי לעבור מ-Google Cloud Datalab ל-Google Cloud AI Platform Notebooks, תוכל לבצע את השלבים הבאים:
1. צור מופע AI Platform Notebooks חדש: ב-Google Cloud Console, נווט לדף AI Platform Notebooks ולחץ על "מופע חדש". בחר את התצורה הרצויה, כגון סוג המכונה, גודל דיסק האתחול ותמיכה ב-GPU.
2. בחר את זמן הריצה המתאים: בעת יצירת מופע חדש, תוכל לבחור מתוך מגוון מסגרות וגרסאות למידת מכונה. בחר את זמן הריצה התואם את הדרישות שלך.
3. ייבא את מחברות ה-Datalab הקיימות שלך: ברגע שמופע ה-AI Platform Notebooks שלך מוכן, תוכל לייבא את מחברות ה-Datalab הקיימות שלך. אתה יכול להעלות אותם ישירות או לשכפל אותם ממאגר Git.
4. עדכן ובדוק את המחברות שלך: חשוב לעדכן את המחברות כדי להבטיח תאימות לסביבה החדשה. בדוק אם יש תלות או גרסאות ספריה שאולי יש צורך לעדכן. בדוק את המחברות שלך כדי לוודא שהן פועלות כהלכה בסביבת AI Platform Notebooks.
5. שיתוף פעולה ושתף: AI Platform Notebooks מציע תכונות שיתופיות המאפשרות למספר משתמשים לעבוד על אותן מחברות בו-זמנית. אתה יכול גם לשתף את המחברות שלך עם אחרים על ידי מתן הרשאות הגישה המתאימות להם.
על ידי מעבר למחברות Google Cloud AI Platform, תוכל להמשיך בעבודת למידת המכונה שלך בצורה חלקה, תוך מינוף היכולות והכלים העוצמתיים שמספק Google Cloud. הוא מציע חוויית מחשב נייד דומה ל-Datalab תוך מתן תכונות ושיפורים נוספים.
Google Cloud AI Platform Notebooks הוא התחליף המומלץ עבור Google Cloud Datalab. הוא מספק סביבת JupyterLab מנוהלת במלואה עם מסגרות וספריות למידת מכונה מותקנות מראש. על ידי ביצוע שלבי ההגירה המפורטים לעיל, תוכל להעביר בצורה חלקה את מחברות ה-Datalab הקיימות שלך למחברות AI Platform ולהמשיך את משימות הלמידה המכונה שלך.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning