
Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Create a Kubernetes Engine cluster
/ 50
Deploy the sample
/ 50
Dans cet atelier sur Awwvision, vous allez utiliser Kubernetes et l'API Cloud Vision pour classer (étiqueter) des images du subreddit /r/aww de Reddit et afficher les résultats étiquetés dans une application Web.
Awwvision est constitué de trois composants :
Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.
Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.
Pour réaliser cet atelier :
Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, une boîte de dialogue s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau "Détails concernant l'atelier", qui contient les éléments suivants :
Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).
L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page "Se connecter" dans un nouvel onglet.
Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.
Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.
Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
Cliquez sur Suivant.
Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.
Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau "Détails concernant l'atelier".
Cliquez sur Suivant.
Accédez aux pages suivantes :
Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.
Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient de nombreux outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud.
Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié et le projet est défini sur votre ID_PROJET. Le résultat contient une ligne qui déclare YOUR_PROJECT_ID (VOTRE_ID_PROJET) pour cette session :
gcloud
est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.
Cliquez sur Autoriser.
Vous devez à présent obtenir le résultat suivant :
Résultat :
Résultat :
Exemple de résultat :
gcloud
, dans Google Cloud, accédez au guide de présentation de la gcloud CLI.
Dans cet atelier, vous allez utiliser gcloud, l'outil de ligne de commande de Google Cloud, pour configurer un cluster Kubernetes Engine. Vous pouvez spécifier autant de nœuds que vous le souhaitez, mais vous devez au moins en indiquer un. Le niveau d'accès cloud-platform est utilisé pour autoriser l'accès aux API Pub/Sub et Vision.
Tester la tâche terminée
Cliquez sur Vérifier ma progression pour vérifier la tâche exécutée. Si le cluster Kubernetes a bien été créé, vous recevez une note d'évaluation.
kubectl
:Les environnements virtuels Python permettent d'isoler l'installation d'un package du système.
virtualenv
:python/awwvision
dans le dépôt cloud-vision cloné :awwvision
ouvert, exécutez la commande make all
pour créer et déployer tous les éléments :Pendant le processus, des images Docker seront créées et ajoutées au registre de conteneurs privés Google Container Registry.
De plus, des fichiers yaml
seront générés à partir de modèles, mis à jour à l'aide des informations spécifiques à votre projet, puis utilisés pour déployer les ressources Kubernetes redis
, webapp
et worker
pour cet atelier.
Après le déploiement, vérifiez que les ressources Kubernetes sont opérationnelles.
Le résultat doit ressembler à ce qui suit, sauf que les noms des pods sont différents. Vérifiez que tous vos pods présentent l'état "Running" (En cours d'exécution) avant d'exécuter la commande suivante.
Vous voyez le nombre d'instances répliquées spécifiées pour chaque déploiement et les images utilisées :
L'affichage de l'adresse IP externe attribuée peut prendre quelques minutes. Le résultat doit ressembler à ce qui suit, sauf que les adresses IP sont différentes :
Tester la tâche terminée
Cliquez sur Vérifier ma progression pour vérifier la tâche exécutée. Si l'application exemple a bien été déployée, vous recevez une note d'évaluation.
Copiez et collez l'adresse IP externe du service awwvision-webapp
dans une nouvelle fenêtre de navigateur pour ouvrir l'application Web, puis cliquez sur le bouton Start the Crawler (Lancer le robot d'exploration).
Ensuite, cliquez sur Go back (Retour). Vous devriez voir les images du subreddit /r/aww classées selon les étiquettes fournies par l'API Vision. Certaines images sont classées plusieurs fois, car plusieurs étiquettes ont été détectées pour elles. Vous pouvez actualiser la page si vous l'avez affichée avant la fin de l'exécution du robot d'exploration.
Vos résultats devraient ressembler à ceci :
Voici une question à choix multiples qui vous aidera à assimiler les concepts abordés lors de cet atelier. Répondez-y du mieux que vous le pouvez.
Vous avez utilisé Kubernetes et l'API Cloud Vision pour classer des images à partir du subreddit "/r/aww" de Reddit et affiché les résultats dans une application Web.
Cet atelier d'auto-formation fait partie des quêtes Integrate with Machine Learning APIs et Advanced ML: ML Infrastructure. Une quête est une série d'ateliers associés qui constituent un parcours de formation. Si vous terminez une quête, vous obtenez un badge attestant de votre réussite. Vous pouvez rendre publics les badges que vous recevez et ajouter leur lien dans votre CV en ligne ou sur vos comptes de réseaux sociaux. Inscrivez-vous à n'importe quelle quête contenant cet atelier pour obtenir immédiatement les crédits associés. Découvrez toutes les quêtes disponibles dans le catalogue Google Cloud Skills Boost.
Essayez un autre atelier sur les API de machine learning, tel que Tests de charge distribués avec Kubernetes.
Pour en savoir plus, inscrivez-vous à la formation complète Coursera sur le machine learning.
Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.
Dernière modification du manuel : 6 octobre 2023
Dernier test de l'atelier : 9 octobre 2023
Copyright 2025 Google LLC Tous droits réservés. Google et le logo Google sont des marques de Google LLC. Tous les autres noms d'entreprises et de produits peuvent être des marques des entreprises auxquelles ils sont associés.
Ce contenu n'est pas disponible pour le moment
Nous vous préviendrons par e-mail lorsqu'il sera disponible
Parfait !
Nous vous contacterons par e-mail s'il devient disponible
One lab at a time
Confirm to end all existing labs and start this one