Documentazione su AI Platform Training

AI Platform Training porta nel cloud la potenza e la flessibilità di TensorFlow, scikit-learn, XGBoost e container personalizzati. Con AI Platform Training puoi addestrare i tuoi modelli di machine learning con le risorse di Google Cloud.

Per iniziare

• Introduzione ad AI Platform

  Una panoramica dei prodotti AI Platform.

• Panoramica della formazione

  Un'introduzione all'addestramento di modelli di machine learning su AI Platform Training.

• Ambiente di sviluppo

  Requisiti per l'ambiente di sviluppo locale.

• Addestramento con TensorFlow 2

  Dettagli sull'addestramento con TensorFlow 2.

• Per iniziare: addestramento e previsione con TensorFlow Keras

  Addestra un modello TensorFlow Keras in AI Platform Training ed esegui il deployment del modello su AI Platform Prediction.

• Per iniziare: addestramento e previsione con TensorFlow Estimator

  Addestra un modello TensorFlow Estimator in AI Platform Training ed esegui il deployment del modello in AI Platform Prediction.

• Introduzione a scikit-learn e XGBoost

  Addestra un modello scikit-learn o XGBoost.

• Introduzione a container personalizzati

  Addestra un modello PyTorch utilizzando un container personalizzato.

Flusso di lavoro per l'addestramento

• Pacchettizzazione di un'applicazione di addestramento

  Crea un pacchetto di codice di addestramento Python per renderlo compatibile con AI Platform Training.

• Esecuzione di un job di addestramento

  Eseguire un job di addestramento.

• Specifica dei tipi di macchine o dei livelli di scalabilità

  Configura i tipi di macchine virtuali utilizzati dal job di addestramento.

• Monitoraggio dei job di addestramento

  Monitora lo stato dei job di addestramento con log e metriche di utilizzo delle risorse.

Addestramento su vasta scala

• Utilizzo di TF_CONFIG per i dettagli dell'addestramento distribuito

  Crea un job di addestramento distribuito utilizzando TensorFlow.

• Addestramento su larga scala con scikit-learn

  Linee guida per l'addestramento con set di dati e modelli di grandi dimensioni.

Ottimizzazione degli iperparametri

• Panoramica dell'ottimizzazione degli iperparametri

  Un'introduzione all'ottimizzazione degli iperparametri su AI Platform Training.

• Utilizzo dell'ottimizzazione degli iperparametri

  Configura l'ottimizzazione degli iperparametri per il job di addestramento.

Acceleratori

• Utilizzo delle GPU

  Configura il tuo job per utilizzare le GPU per accelerare l'addestramento.

• Utilizzo delle TPU

  Configura il tuo job TensorFlow per utilizzare le TPU per accelerare l'addestramento.

Container personalizzati

• Panoramica dei container

  Un'introduzione alla personalizzazione dei job di addestramento fornendo il proprio container Docker.

• Addestramento con container su AI Platform

  Crea un container Docker personalizzato e utilizzalo per eseguire un job di addestramento.

• Addestramento distribuito con container

  Configura un job di container personalizzato in modo da utilizzare più macchine virtuali.

Integrazione con strumenti e servizi

• Utilizzo della libreria client Python

  Utilizza la libreria client delle API di Google per Python per inviare richieste all'API AI Platform Training and Prediction.

• Utilizzo di Cloud Storage

  Configura Cloud Storage in modo che funzioni con AI Platform Training.

Monitoraggio e sicurezza

• Visualizzazione degli audit log

  Monitora l'attività di amministrazione e l'accesso ai dati con Cloud Audit Logs.

• Controllo dell'accesso con IAM

  Una panoramica delle autorizzazioni necessarie per eseguire varie azioni nell'API AI Platform Training and Prediction, nonché dei ruoli IAM che forniscono queste autorizzazioni.

• Addestramento con un account di servizio personalizzato

  Utilizza un account di servizio personalizzato per l'applicazione di addestramento

• Utilizzo di Controlli di servizio VPC con Training

  Riduci il rischio di esfiltrazione di dati utilizzando un perimetro di servizio.

• Utilizzo delle chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK)

  Cripta i dati dei job di addestramento con chiavi di crittografia gestite dal cliente.

• Addestramento di monitoraggio e debug con una shell interattiva

  Scopri come utilizzare una shell interattiva per ispezionare il container di addestramento durante l'esecuzione.

Risorse di AI Platform Training

• Progetti, modelli, versioni e job

  Una panoramica delle risorse che crei e con cui interagisci in AI Platform.

• Gestione di modelli e job

  Gestisci le risorse AI Platform che hai creato.

• Etichettatura delle risorse

  Organizza i job di addestramento con etichette personalizzate.

Tutorial

• Addestramento con XGBoost su AI Platform

  Addestra un modello XGBoost.

• Addestramento con scikit-learn su AI Platform

  Addestra un modello scikit-learn.

Versioni runtime

• Elenco delle versioni di runtime

  Informazioni sulla disponibilità e sulle dipendenze delle versioni di runtime che puoi utilizzare per l'addestramento.

• Gestione delle versioni di runtime

  Configura le versioni delle dipendenze per il job di addestramento.

Regioni

• Regioni

  Informazioni su quali regioni di Google Cloud supportano diverse funzionalità.

Algoritmi integrati su AI Platform

• Introduzione agli algoritmi integrati

  Una panoramica degli algoritmi integrati.

• Pre-elaborazione dei dati per algoritmi tabulari integrati

  Utilizza la pre-elaborazione automatica per preparare i dati per l'addestramento.

• Introduzione all'algoritmo Linear Learner

  Addestra un modello con l'algoritmo di apprendimento lineare TensorFlow integrato.

• Addestramento con l'algoritmo Linear Learner integrato

  Personalizza il modo in cui utilizzare l'algoritmo Linear Learner integrato per l'addestramento.

• Riferimento per l'algoritmo Linear Learner

  Opzioni di configurazione per l'algoritmo Linear Learner integrato.

• Introduzione all'algoritmo Wide and Deep

  Addestra un modello con lWide and Deep;algoritmo TensorFlow integrato.

• Addestramento utilizzando l'algoritmo Wide and Deep integrato

  Personalizza il modo in cui utilizzare l'algoritmo Wide and Deep integrato per l'addestramento.

• Riferimento per l'algoritmo Wide and Deep

  Opzioni di configurazione per l'algoritmo Wide and Deep integrato.

• Introduzione all'algoritmo XGBoost

  Addestra un modello con l'algoritmo XGBoost integrato.

• Addestramento con l'utilizzo dell'algoritmo XGBoost integrato

  Personalizza l'utilizzo dell'algoritmo XGBoost integrato per l'addestramento.

• Addestramento con l'algoritmo XGBoost distribuito integrato

  Personalizza il modo in cui utilizzi la versione distribuita dell'algoritmo XGBoost integrato.

• Riferimento per l'algoritmo XGBoost

  Opzioni di configurazione per l'algoritmo XGBoost integrato.

• Introduzione all'algoritmo di classificazione delle immagini

  Addestra un modello con l'algoritmo di classificazione delle immagini integrato.

• Addestramento con l'algoritmo di classificazione delle immagini integrato

  Personalizza il modo in cui utilizzare l'algoritmo integrato di classificazione delle immagini per l'addestramento.

• Riferimento per l'algoritmo di classificazione delle immagini

  Opzioni di configurazione per l'algoritmo integrato di classificazione delle immagini.

• Introduzione all'algoritmo di rilevamento di oggetti immagine

  Esegui l'addestramento con l'algoritmo integrato di rilevamento di oggetti immagine.

• Addestramento con l'algoritmo di rilevamento di oggetti immagine integrato

  Personalizza il modo in cui utilizzare l'algoritmo integrato di rilevamento di oggetti immagine per l'addestramento.

• Riferimento per l'algoritmo di rilevamento di oggetti immagine

  Opzioni di configurazione per l'algoritmo integrato di rilevamento di oggetti immagine.

API e riferimenti

• Riferimento API AI Platform Training and Prediction

  Informazioni dettagliate sull'API REST.

Assistenza

• Risoluzione dei problemi

  Comprendi le cause dei problemi più comuni.

• Richiedere assistenza

  Ricevi assistenza per i problemi che riscontri.

• Domande sulla fatturazione

  Risorse per rispondere a domande comuni sulla fatturazione.

Risorse

• Prezzi

  Informazioni dettagliate sui prezzi.

• Quote e limiti

  Criteri di utilizzo per le risorse di AI Platform Training.

• Note di rilascio

  Dettagli sugli aggiornamenti.

• Note di rilascio archiviate

  Note di rilascio precedenti al 10 aprile 2019.