Google Cloud Datalab, một môi trường máy tính xách tay phổ biến để khám phá, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, thực sự đã ngừng hoạt động. Tuy nhiên, Google đã cung cấp một giải pháp thay thế cho những người dùng đang dựa vào Datalab cho các tác vụ học máy của họ. Sự thay thế được đề xuất cho Google Cloud Datalab là Google Cloud AI Platform Notebooks.
Google Cloud AI Platform Notebooks là môi trường JupyterLab được quản lý hoàn toàn, cho phép các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và nhà nghiên cứu xây dựng, thử nghiệm và triển khai các mô hình máy học. Nó cung cấp một môi trường cộng tác và linh hoạt với các khung và thư viện máy học được cài đặt sẵn, giúp dễ dàng phát triển và lặp lại trên các mô hình.
Để di chuyển từ Google Cloud Datalab sang Google Cloud AI Platform Notebooks, bạn có thể làm theo các bước sau:
1. Tạo phiên bản AI Platform Notebooks mới: Trong Google Cloud Console, điều hướng đến trang AI Platform Notebooks và nhấp vào "Phiên bản mới". Chọn cấu hình mong muốn, chẳng hạn như loại máy, kích thước đĩa khởi động và hỗ trợ GPU.
2. Chọn thời gian chạy thích hợp: Khi tạo một phiên bản mới, bạn có thể chọn từ nhiều khung và phiên bản machine learning khác nhau. Chọn thời gian chạy phù hợp với yêu cầu của bạn.
3. Nhập sổ ghi chép Datalab hiện có của bạn: Sau khi phiên bản Sổ ghi chép nền tảng AI của bạn đã sẵn sàng, bạn có thể nhập sổ ghi chép Datalab hiện có của mình. Bạn có thể tải chúng trực tiếp lên hoặc sao chép chúng từ kho Git.
4. Cập nhật và kiểm tra sổ ghi chép của bạn: Điều quan trọng là phải cập nhật sổ ghi chép của bạn để đảm bảo khả năng tương thích với môi trường mới. Kiểm tra mọi phiên bản phụ thuộc hoặc thư viện có thể cần được cập nhật. Kiểm tra sổ ghi chép của bạn để đảm bảo chúng chạy chính xác trong môi trường Sổ ghi chép nền tảng AI.
5. Cộng tác và chia sẻ: Sổ ghi chép nền tảng AI cung cấp các tính năng cộng tác cho phép nhiều người dùng làm việc đồng thời trên cùng một sổ ghi chép. Bạn cũng có thể chia sẻ sổ ghi chép của mình với người khác bằng cách cung cấp cho họ quyền truy cập thích hợp.
Bằng cách di chuyển sang Google Cloud AI Platform Notebooks, bạn có thể tiếp tục công việc học máy của mình một cách liền mạch, tận dụng các khả năng và công cụ mạnh mẽ do Google Cloud cung cấp. Nó cung cấp trải nghiệm máy tính xách tay tương tự như Datalab trong khi cung cấp các tính năng và cải tiến bổ sung.
Máy tính xách tay nền tảng AI của Google Cloud là sự thay thế được đề xuất cho Google Cloud Datalab. Nó cung cấp một môi trường JupyterLab được quản lý hoàn toàn với các thư viện và khung máy học được cài đặt sẵn. Bằng cách làm theo các bước di chuyển được nêu ở trên, bạn có thể chuyển đổi dễ dàng sổ ghi chép Datalab hiện có của mình sang Sổ ghi chép nền tảng AI và tiếp tục các tác vụ học máy của mình.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning