„Google Cloud Datalab“, populiari nešiojamojo kompiuterio aplinka, skirta duomenų tyrinėjimui, analizei ir vizualizavimui, iš tikrųjų buvo nutraukta. Tačiau „Google“ pateikė alternatyvų sprendimą vartotojams, kurie savo mašininio mokymosi užduotis pasitikėjo „Datalab“. Rekomenduojamas „Google Cloud Datalab“ pakaitalas yra „Google Cloud AI Platform Notebooks“.
„Google Cloud AI Platform Notebooks“ yra visiškai valdoma „JupyterLab“ aplinka, leidžianti duomenų mokslininkams, mašininio mokymosi inžinieriams ir tyrėjams kurti, eksperimentuoti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. Tai lanksti ir bendradarbiaujanti aplinka su iš anksto įdiegtomis mašininio mokymosi sistemomis ir bibliotekomis, todėl ją lengva kurti ir kartoti modeliuose.
Norėdami perkelti iš „Google Cloud Datalab“ į „Google Cloud AI Platform Notebooks“, galite atlikti šiuos veiksmus:
1. Sukurkite naują AI Platform Notebooks egzempliorių: „Google Cloud Console“ eikite į AI platformos bloknotų puslapį ir spustelėkite „Naujas egzempliorius“. Pasirinkite norimą konfigūraciją, pvz., įrenginio tipą, įkrovos disko dydį ir GPU palaikymą.
2. Pasirinkite tinkamą vykdymo laiką: kurdami naują egzempliorių galite pasirinkti iš įvairių mašininio mokymosi struktūrų ir versijų. Pasirinkite vykdymo laiką, atitinkantį jūsų reikalavimus.
3. Importuokite esamus „Datalab“ bloknotus: kai jūsų AI Platform Notebooks egzempliorius bus paruoštas, galėsite importuoti esamus „Datalab“ bloknotus. Galite juos įkelti tiesiogiai arba klonuoti iš „Git“ saugyklos.
4. Atnaujinkite ir išbandykite nešiojamuosius kompiuterius: svarbu atnaujinti nešiojamuosius kompiuterius, kad būtų užtikrintas suderinamumas su nauja aplinka. Patikrinkite, ar nėra priklausomybių ar bibliotekos versijų, kurias gali tekti atnaujinti. Išbandykite savo nešiojamuosius kompiuterius, kad įsitikintumėte, jog jie tinkamai veikia AI Platform Notebooks aplinkoje.
5. Bendradarbiaukite ir bendrinkite: AI platformos nešiojamieji kompiuteriai siūlo bendradarbiavimo funkcijas, leidžiančias keliems vartotojams vienu metu dirbti su tais pačiais nešiojamaisiais kompiuteriais. Taip pat galite bendrinti savo bloknotus su kitais, suteikdami jiems atitinkamus prieigos leidimus.
Perėję į „Google Cloud AI Platform Notebooks“, galite sklandžiai tęsti mašininio mokymosi darbą, išnaudodami galingas „Google Cloud“ teikiamas galimybes ir įrankius. Ji siūlo panašią nešiojamojo kompiuterio patirtį kaip „Datalab“, kartu suteikia papildomų funkcijų ir patobulinimų.
„Google Cloud AI Platform Notebooks“ yra rekomenduojamas „Google Cloud Datalab“ pakaitalas. Tai suteikia visiškai valdomą JupyterLab aplinką su iš anksto įdiegtomis mašininio mokymosi sistemomis ir bibliotekomis. Atlikdami pirmiau nurodytus perkėlimo veiksmus, galite sklandžiai perkelti esamus „Datalab“ bloknotus į AI platformos nešiojamuosius kompiuterius ir tęsti mašininio mokymosi užduotis.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning