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Présentation

Dans cet atelier, vous allez utiliser BigQuery pour traiter des données et effectuer une analyse exploratoire de celles-ci, ainsi que la plate-forme Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle de régression TensorFlow personnalisé qui prédit la valeur vie client (CLV). L'objectif de cet atelier est de vous présenter Vertex AI à travers un cas d'utilisation réel et parlant : la prédiction de la CLV. Vous allez commencer à travailler dans un workflow local BigQuery et TensorFlow que vous connaissez peut-être déjà, avant d'entraîner et de déployer votre modèle dans le cloud avec Vertex AI.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez effectuer les tâches suivantes :

• Entraîner un modèle TensorFlow en local dans un notebook Vertex hébergé
• Utiliser Vertex TensorBoard pour visualiser les performances de votre modèle

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

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 vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;

Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito/navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le temporaire étudiant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

• vous disposez d'un temps limité ; une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Remarque : Si vous possédez déjà votre propre compte ou projet Google Cloud, veillez à ne pas l'utiliser pour réaliser cet atelier afin d'éviter que des frais supplémentaires ne vous soient facturés.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up 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 :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. 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.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Détails concernant l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Détails concernant l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais gratuits.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour afficher un menu contenant la liste des produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation en haut à gauche.

Activer Cloud Shell

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.

1. Cliquez sur Activer Cloud Shell  en haut de la console 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 :

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.

2. (Facultatif) Vous pouvez lister les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :

gcloud auth list

3. Cliquez sur Autoriser.

4. Vous devez à présent obtenir le résultat suivant :

Résultat :

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Facultatif) Vous pouvez lister les ID de projet à l'aide de cette commande :

gcloud config list project

Résultat :

[core] project = <ID_Projet>

Exemple de résultat :

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Remarque : Pour consulter la documentation complète sur gcloud, dans Google Cloud, accédez au guide de présentation de la gcloud CLI.

Tâche 1 : Activer les services Google Cloud

1. Ouvrez un nouveau terminal Cloud Shell en cliquant sur l'icône Cloud Shell en haut à droite de la console Google Cloud.

2. Dans le terminal Cloud Shell, utilisez gcloud pour activer les services requis pour l'atelier :

gcloud services enable \ compute.googleapis.com \ iam.googleapis.com \ iamcredentials.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ notebooks.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ bigquery.googleapis.com \ artifactregistry.googleapis.com \ cloudbuild.googleapis.com \ container.googleapis.com

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Activer les services Google Cloud

Tâche 2 : Créer une instance Vertex AI Workbench

1. Dans le menu de navigation () de la console Google Cloud, sélectionnez Vertex AI.

2. Cliquez sur Activer toutes les API recommandées.

3. Sur la gauche, cliquez sur Workbench.

4. En haut de la page "Workbench", vérifiez que vous vous trouvez dans la vue Instances.

5. Cliquez sur Créer.

6. Configurez l'instance :

   • Nom : indiquez le nom de votre instance ou laissez la valeur par défaut
   • Région : définissez la région sur
   • Zone : définissez la zone sur
   • Options avancées (facultatif) : si nécessaire, cliquez sur "Options avancées" pour une personnalisation plus avancée (par exemple, type de machine, taille du disque)

7. Cliquez sur Créer.

Remarque : La création de l'instance peut prendre quelques minutes. Une coche verte apparaît à côté de son nom quand elle est prête.

8. Cliquez sur Ouvrir JupyterLab à côté du nom de l'instance pour lancer l'interface JupyterLab. Un nouvel onglet s'ouvre alors dans votre navigateur.

9. Cliquez sur l'icône Terminal pour ouvrir une fenêtre de terminal.

La fenêtre de terminal s'ouvre dans un nouvel onglet. Vous pouvez maintenant exécuter des commandes dans le terminal pour interagir avec votre instance Workbench.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer une instance Vertex AI Workbench

Tâche 3 : Cloner le dépôt de l'atelier

Dans cette section, vous allez cloner le dépôt training-data-analyst dans votre instance JupyterLab. Le dépôt GitHub contient le fichier de l'atelier et les fichiers de solution du cours.

1. Copiez et exécutez le code suivant dans votre terminal pour cloner le dépôt training-data-analyst.

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. Vérifiez que vous avez bien cloné le dépôt. Double-cliquez sur le répertoire training-data-analyst et assurez-vous que vous pouvez voir son contenu.

Le clonage du dépôt prendra quelques minutes.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Cloner le dépôt de l'atelier

Tâche 4 : Installer les dépendances de l'atelier

1. Dans le terminal ouvert, exécutez la commande suivante pour installer les dépendances de l'atelier :

cd training-data-analyst/self-paced-labs/vertex-ai/vertex-ai-qwikstart pip3 install --user -r requirements.txt sudo apt -y install python3-pandas sudo apt -y install graphviz pip uninstall openpyxl pip install openpyxl

2. Lorsque vous y êtes invité, saisissez y (oui) et appuyez sur Entrée pour confirmer l'installation.

Tâche 5 : Exécuter le notebook de l'atelier

1. Dans l'explorateur de fichiers, accédez à training-data-analyst/self-paced-labs/vertex-ai/vertex-ai-qwikstart, puis ouvrez lab_exercise.ipynb.

2. Lorsque vous y êtes invité, sélectionnez le kernel Python 3.

Remarque : Veillez à ouvrir le notebook intitulé lab_exercise.ipynb pour réaliser cet atelier.

2. Continuez l'atelier dans le notebook et exécutez chaque cellule en cliquant sur l'icône Exécuter en haut de l'écran.

Vous pouvez aussi exécuter le code d'une cellule en appuyant sur MAJ+ENTRÉE.

Lisez les explications et assurez-vous de bien comprendre ce qui se passe dans chaque cellule.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Exécuter le notebook de l'atelier

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez exécuté un workflow de machine learning expérimental avec Google Cloud BigQuery pour stocker et analyser des données. Vous avez également fait appel aux services de machine learning de Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle TensorFlow qui prédit la valeur vie client.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

• En savoir plus sur Vertex AI
• Consultez la documentation sur l'IA générative sur Vertex AI.
• Découvrez l'IA générative sur la chaîne YouTube Google Cloud Tech.
• Dépôt officiel de l'IA générative Google Cloud
• Exemples de notebook Gemini

Formations et certifications Google Cloud

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 : 7 octobre 2024

Dernier test de l'atelier : 7 octobre 2024

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