Το Google Cloud Datalab, ένα δημοφιλές περιβάλλον φορητών υπολογιστών για εξερεύνηση, ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων, έχει πράγματι διακοπεί. Ωστόσο, η Google έχει παράσχει μια εναλλακτική λύση για χρήστες που βασίζονταν στο Datalab για τις εργασίες μηχανικής εκμάθησης. Η προτεινόμενη αντικατάσταση για το Google Cloud Datalab είναι τα σημειωματάρια της πλατφόρμας Google Cloud AI.
Το Google Cloud AI Platform Notebooks είναι ένα πλήρως διαχειριζόμενο περιβάλλον JupyterLab που επιτρέπει σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και ερευνητές να δημιουργούν, να πειραματίζονται και να αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης. Παρέχει ένα ευέλικτο και συνεργατικό περιβάλλον με προεγκατεστημένα πλαίσια μηχανικής μάθησης και βιβλιοθήκες, καθιστώντας εύκολη την ανάπτυξη και την επανάληψη σε μοντέλα.
Για να πραγματοποιήσετε μετεγκατάσταση από το Google Cloud Datalab στα Notebooks της πλατφόρμας Google Cloud AI, μπορείτε να ακολουθήσετε αυτά τα βήματα:
1. Δημιουργήστε μια νέα παρουσία φορητών υπολογιστών πλατφόρμας AI: Στο Google Cloud Console, μεταβείτε στη σελίδα Σημειωματάρια πλατφόρμας AI και κάντε κλικ στο "Νέο παράδειγμα". Επιλέξτε την επιθυμητή διαμόρφωση, όπως τον τύπο του μηχανήματος, το μέγεθος του δίσκου εκκίνησης και την υποστήριξη GPU.
2. Επιλέξτε τον κατάλληλο χρόνο εκτέλεσης: Κατά τη δημιουργία μιας νέας παρουσίας, μπορείτε να επιλέξετε από μια ποικιλία πλαισίων και εκδόσεων μηχανικής εκμάθησης. Επιλέξτε το χρόνο εκτέλεσης που ταιριάζει στις απαιτήσεις σας.
3. Εισαγάγετε τα υπάρχοντα σημειωματάρια Datalab σας: Μόλις είναι έτοιμη η παρουσία των Notebooks της πλατφόρμας AI, μπορείτε να εισαγάγετε τα υπάρχοντα σημειωματάρια Datalab. Μπορείτε είτε να τα ανεβάσετε απευθείας είτε να τα κλωνοποιήσετε από ένα αποθετήριο Git.
4. Ενημερώστε και δοκιμάστε τα notebook σας: Είναι σημαντικό να ενημερώσετε τα notebook σας για να διασφαλίσετε τη συμβατότητα με το νέο περιβάλλον. Ελέγξτε για τυχόν εξαρτήσεις ή εκδόσεις βιβλιοθήκης που μπορεί να χρειαστεί να ενημερωθούν. Δοκιμάστε τα notebook σας για να βεβαιωθείτε ότι εκτελούνται σωστά στο περιβάλλον AI Platform Notebooks.
5. Συνεργαστείτε και μοιραστείτε: Το AI Platform Notebooks προσφέρει συνεργατικές λειτουργίες που επιτρέπουν σε πολλούς χρήστες να εργάζονται στο ίδιο σημειωματάριο ταυτόχρονα. Μπορείτε επίσης να μοιραστείτε τα σημειωματάριά σας με άλλους παρέχοντάς τους τα κατάλληλα δικαιώματα πρόσβασης.
Με τη μετεγκατάσταση στα σημειωματάρια της πλατφόρμας Google Cloud AI, μπορείτε να συνεχίσετε απρόσκοπτα το έργο της μηχανικής εκμάθησης, αξιοποιώντας τις ισχυρές δυνατότητες και τα εργαλεία που παρέχονται από το Google Cloud. Προσφέρει παρόμοια εμπειρία φορητού υπολογιστή με το Datalab, ενώ παρέχει πρόσθετες λειτουργίες και βελτιώσεις.
Το Google Cloud AI Platform Notebooks είναι η προτεινόμενη αντικατάσταση για το Google Cloud Datalab. Παρέχει ένα πλήρως διαχειριζόμενο περιβάλλον JupyterLab με προεγκατεστημένα πλαίσια μηχανικής εκμάθησης και βιβλιοθήκες. Ακολουθώντας τα βήματα μετεγκατάστασης που περιγράφονται παραπάνω, μπορείτε να μεταφέρετε ομαλά τα υπάρχοντα σημειωματάρια του Datalab σε σημειωματάρια πλατφόρμας AI και να συνεχίσετε τις εργασίες μηχανικής εκμάθησης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning