Tutorial ini merupakan panduan awal yang menunjukkan cara untuk menggunakan Vertex AI SDK untuk Python, guna membuat model yang dilatih khusus. Anda menjalankan kode di file notebook (IPYNB) yang menggunakan penampung Docker untuk melatih dan membuat model. Tutorial ini ditujukan untuk data scientist yang baru mengenal Vertex AI dan memahami notebook, Python, dan alur kerja Machine Learning (ML).
Proses ini dimulai menggunakan Konsol Google Cloud untuk membuat project yang berisi pekerjaan Anda. Dalam project, Anda menggunakan Vertex AI Workbench untuk membuat notebook Jupyter. Lingkungan notebook adalah tempat Anda menjalankan kode yang mendownload serta menyiapkan set data, lalu menggunakan set data tersebut untuk membuat dan melatih model. Di akhir tutorial, model yang dilatih akan menghasilkan prediksi.
Tujuan dari tutorial ini adalah untuk memandu Anda menyelesaikan setiap langkah yang diperlukan untuk membuat prediksi, dalam waktu kurang dari satu jam. Set data yang digunakan relatif kecil, sehingga pelatihan model Anda tidak akan memerlukan waktu yang lama. Setelah selesai, Anda dapat menerapkan apa yang telah dipelajari ke set data yang lebih besar. Semakin besar set data Anda, semakin akurat prediksi Anda.
Langkah-langkah tutorial
Prasyarat - Membuat akun dan project Google Cloud Anda.
Membuat notebook - Membuat dan menyiapkan notebook Jupyter serta lingkungannya. Anda menggunakan untuk menjalankan kode yang membuat set data, membuat dan melatih model Anda, serta menghasilkan prediksi.
Membuat set data - Mendownload set data BigQuery yang tersedia untuk publik, kemudian menggunakannya untuk membuat set data tabulasi Vertex AI. Set data berisi data yang Anda gunakan untuk melatih model Anda.
Membuat skrip pelatihan - Membuat skrip Python yang Anda teruskan ke tugas pelatihan Anda. Skrip ini berjalan saat tugas pelatihan melatih dan membuat model Anda.
Melatih model - Menggunakan set data tabulasi untuk melatih dan men-deploy model. Anda menggunakan model tersebut untuk membuat prediksi.
Membuat prediksi - Menggunakan model Anda untuk membuat prediksi. Bagian ini juga menuntun Anda untuk menghapus resource yang Anda buat saat menjalankan tutorial ini, sehingga Anda tidak dikenai biaya-biaya yang tidak perlu.
Apa yang Anda capai
Tutorial ini memandu Anda tentang cara untuk menggunakan Vertex AI SDK untuk Python, guna melakukan berbagai hal berikut ini:
- Membuat bucket Cloud Storage untuk menyimpan set data
- Melakukan prapemrosesan data untuk pelatihan
- Menggunakan data yang diproses untuk membuat set data di dalam BigQuery
- Menggunakan set data BigQuery untuk membuat set data tabular Vertex AI
- Membuat dan melatih model yang dilatih secara khusus
- Men-deploy model yang dilatih secara khusus ke endpoint
- Membuat prediksi
- Membatalkan deployment model
- Menghapus semua resource yang dibuat dalam tutorial agar Anda tidak dikenai lebih banyak biaya
Resource yang dapat ditagih yang telah digunakan
Tutorial ini menggunakan resource yang dapat ditagih, yang terkait dengan layanan Google Cloud Vertex AI, BigQuery, dan Cloud Storage. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, Anda mungkin dapat menggunakan satu atau beberapa layanan ini secara gratis. Vertex AI menawarkan kredit gratis senilai $300 kepada pelanggan baru, sementara Cloud Storage dan BigQuery memiliki paket gratis. Untuk informasi selengkapnya, lihat referensi berikut ini:
- Harga Vertex AI serta Penawaran uji coba dan fitur cloud gratis
- Harga BigQuery dan Penggunaan paket gratis BigQuery
- Harga Cloud Storage dan Penggunaan paket gratis Cloud Storage
- Kalkulator Harga Google Cloud
Untuk mencegah tagihan yang lebih banyak, langkah terakhir dalam tutorial ini akan memandu Anda untuk menghapus semua resource Google Cloud yang dapat ditagih yang telah Anda buat.