Google Cloud Datalab, популярна среда за преносими компютри за изследване, анализ и визуализация на данни, наистина е прекратена. Google обаче предостави алтернативно решение за потребители, които разчитаха на Datalab за своите задачи за машинно обучение. Препоръчителният заместител на Google Cloud Datalab е Google Cloud AI Platform Notebooks.
Google Cloud AI Platform Notebooks е напълно управлявана среда на JupyterLab, която позволява на специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи да изграждат, експериментират и внедряват модели за машинно обучение. Той осигурява гъвкава среда за сътрудничество с предварително инсталирани рамки за машинно обучение и библиотеки, което улеснява разработването и итерирането на модели.
За да мигрирате от Google Cloud Datalab към Google Cloud AI Platform Notebooks, можете да следвате следните стъпки:
1. Създайте нов екземпляр на AI Platform Notebooks: В Google Cloud Console отворете страницата AI Platform Notebooks и щракнете върху „Нов екземпляр“. Изберете желаната конфигурация, като тип машина, размер на диска за зареждане и поддръжка на GPU.
2. Изберете подходящото време за изпълнение: Когато създавате нов екземпляр, можете да избирате от различни рамки и версии за машинно обучение. Изберете времето за изпълнение, което отговаря на вашите изисквания.
3. Импортирайте вашите съществуващи преносими компютри Datalab: След като вашето копие на AI Platform Notebooks е готово, можете да импортирате вашите съществуващи преносими компютри Datalab. Можете да ги качите директно или да ги клонирате от Git хранилище.
4. Актуализирайте и тествайте вашите преносими компютри: Важно е да актуализирате своите преносими компютри, за да осигурите съвместимост с новата среда. Проверете за зависимости или библиотечни версии, които може да се нуждаят от актуализиране. Тествайте преносимите си компютри, за да сте сигурни, че работят правилно в средата на AI Platform Notebooks.
5. Сътрудничество и споделяне: AI Platform Notebooks предлага функции за сътрудничество, които позволяват на множество потребители да работят върху едни и същи преносими компютри едновременно. Можете също така да споделяте бележниците си с други, като им предоставите съответните разрешения за достъп.
С мигрирането към Google Cloud AI Platform Notebooks можете да продължите работата си по машинно обучение безпроблемно, като използвате мощните възможности и инструменти, предоставени от Google Cloud. Той предлага подобно изживяване с преносим компютър като Datalab, като същевременно предоставя допълнителни функции и подобрения.
Google Cloud AI Platform Notebooks е препоръчителният заместител на Google Cloud Datalab. Той предоставя напълно управлявана среда на JupyterLab с предварително инсталирани рамки и библиотеки за машинно обучение. Следвайки стъпките за миграция, посочени по-горе, можете плавно да прехвърлите вашите съществуващи преносими компютри Datalab към преносими компютри с AI платформа и да продължите задачите си за машинно обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning