此旧版 AI Platform Prediction
已弃用,2025 年 1 月 31 日之后将不再在 Google Cloud 上提供。2025 年 1 月 31 日之后,所有模型、关联的元数据和部署都将被删除。将资源迁移至
Vertex AI 即可获取 AI Platform 没有的新机器学习功能。
AI Platform 的 AI Explanations 使用入门
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
我们提供了两个示例笔记本,帮助您试用 AI Explanations with AI Platform。其中一个笔记本演示了如何获取包含表格数据的特征归因,另一个笔记本演示了如何获取包含图片数据的特征归因。
准备工作
在使用 AI Explanations 之前,您需要确保您可以在 AI Platform 中训练和部署模型:
- 设置本地开发环境。
- 设置已启用结算功能和必要 API 的 GCP 项目。
- 创建 Cloud Storage 存储分区以存储您的训练软件包和经过训练的模型。
如需设置您的 GCP 项目,请按照示例笔记本中提供的说明操作。
笔记本环境
每个示例笔记本都可以在以下笔记本环境中运行:
示例笔记本
每个示例笔记本均演示了训练模型、部署模型进行推理、获取预测结果以及请求使用 TensorFlow 2 进行说明的端到端流程。此外,这两个笔记本都展示了如何使用 Explainable AI SDK 直观呈现说明。首先,请选择一个示例笔记本:
此外,我们还提供使用 TensorFlow 1.15 的示例笔记本:
所有笔记本的源代码均可在 GitHub 上找到。
后续步骤
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2025-02-14。
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