פיתוח מודלים במופע מנוהל של מחברות

בדף הזה מוסבר על דרכים נפוצות לפיתוח מודל למידת מכונה (ML) ב-Notebooks מנוהלים של Vertex AI Workbench. אתם יכולים להשתמש בחבילות Python שהותקנו מראש, שמשמשות בדרך כלל לפיתוח מודלים של למידת מכונה, לאימון בהתאמה אישית ב-Vertex AI ול-BigQuery ML.

חבילות Python נפוצות

כברירת מחדל, מותקנות מראש בדוגמאות של מחברות מנוהלות חבילות Python שמשמשות בדרך כלל לפיתוח מודלים. אפשר לייבא את החבילות האלה לקובץ המחברת והן יהיו מוכנות לשימוש.

אימון בהתאמה אישית ב-Vertex AI

אתם יכולים להשתמש באימון מותאם אישית ב-Vertex AI כדי ליצור ולאמן מודלים מתוך המופע של מחברות מנוהלות.

מתקינים אחת מספריות הלקוח של Vertex AI במופע, או משתמשים ב-Vertex AI API כדי לשלוח בקשות API מקובץ Jupyter notebook.

BigQuery ML

באמצעות BigQuery ML, אתם יכולים לאמן מודלים שמשתמשים בנתוני BigQuery, והכול מתוך מופע המחברות המנוהלות שלכם. לדוגמה, באמצעות לקוח Python ל-BigQuery, אפשר לשלוח פקודות SQL מקובץ המחברת כדי ליצור מודל, ואז להשתמש במודל כדי לקבל חיזויים של קבוצות נתונים.

‫BigQuery ML משתמש במנוע החישוב של BigQuery, כך שלא צריך לפרוס את משאבי המחשוב שנדרשים לחיזויים באצווה או לאימון מודלים. כך אפשר לקצר את הזמן שנדרש להגדרת ההדרכה, ההערכה והחיזוי.

המאמרים הבאים