GSP917

Ringkasan

Di lab ini, Anda akan menggunakan BigQuery untuk pemrosesan data dan analisis data eksploratif, serta platform Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model TensorFlow Regressor kustom guna memprediksi nilai umur pelanggan. Tujuan lab ini adalah memperkenalkan Vertex AI melalui kasus penggunaan dunia nyata yang bernilai tinggi - CLV prediktif. Anda akan memulai dengan alur kerja BigQuery dan TensorFlow lokal yang mungkin sudah tidak asing lagi, kemudian lanjut melatih dan men-deploy model di cloud dengan Vertex AI.

Tujuan

Dalam lab ini, Anda akan:

• Melatih model TensorFlow secara lokal di Vertex Notebook yang dihosting.
• Menggunakan Vertex TensorBoard untuk memvisualisasikan performa model.

Penyiapan dan persyaratan

Sebelum mengklik tombol Mulai Lab

Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer, yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab, akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.

Lab praktik ini dapat Anda gunakan untuk melakukan sendiri aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.

Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:

• Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).

Catatan: Gunakan jendela Samaran atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun Siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.

• Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.

Catatan: Jika Anda sudah memiliki project atau akun pribadi Google Cloud, jangan menggunakannya untuk lab ini agar terhindar dari tagihan ekstra pada akun Anda.

Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console

1. Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, jendela pop-up akan terbuka untuk memilih metode pembayaran. Di sebelah kiri adalah panel Lab Details dengan info berikut:

   • Tombol Open Google Cloud console
   • Waktu tersisa
   • Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
   • Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini

2. Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).

   Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.

   Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.

   Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.

3. Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.

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

   Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.

4. Klik Next.

5. Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.

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

   Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.

6. Klik Next.

   Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda. Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.

7. Klik halaman berikutnya:

   • Setujui persyaratan dan ketentuan.
   • Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
   • Jangan mendaftar uji coba gratis.

Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.

Catatan: Untuk melihat menu dengan daftar produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu di kiri atas.

Mengaktifkan Cloud Shell

Cloud Shell adalah mesin virtual yang dilengkapi dengan berbagai alat pengembangan. Mesin virtual ini menawarkan direktori beranda persisten berkapasitas 5 GB dan berjalan di Google Cloud. Cloud Shell menyediakan akses command-line untuk resource Google Cloud Anda.

1. Klik Activate Cloud Shell di bagian atas konsol Google Cloud.

Setelah terhubung, Anda sudah diautentikasi, dan project ditetapkan ke PROJECT_ID Anda. Output berisi baris yang mendeklarasikan PROJECT_ID untuk sesi ini:

Project Cloud Platform Anda dalam sesi ini disetel ke YOUR_PROJECT_ID

gcloud adalah alat command line untuk Google Cloud. Alat ini sudah terinstal di Cloud Shell dan mendukung pelengkapan command line.

2. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar nama akun yang aktif dengan perintah ini:

gcloud auth list

3. Klik Authorize.

4. Output Anda sekarang akan terlihat seperti ini:

Output:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net Untuk menyetel akun aktif, jalankan: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opsional) Anda dapat menampilkan daftar project ID dengan perintah ini:

gcloud config list project

Output:

[core] project = <project_ID>

Contoh output:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Catatan: Untuk mendapatkan dokumentasi gcloud yang lengkap di Google Cloud, baca panduan ringkasan gcloud CLI.

Tugas 1. Mengaktifkan layanan Google Cloud

1. Buka terminal Cloud Shell yang baru dengan mengklik ikon Cloud Shell di pojok kanan atas Konsol Google Cloud.

2. Di terminal Cloud Shell, gunakan gcloud untuk mengaktifkan layanan yang digunakan di lab:

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

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Mengaktifkan layanan Google Cloud.

Tugas 2. Membuat instance Vertex AI Workbench

1. Di Konsol Google Cloud, dari Navigation menu (), pilih Vertex AI.

2. Klik Enable All Recommended APIs.

3. Di sebelah kiri, klik Workbench.

4. Di bagian atas halaman Workbench, pastikan Anda berada di tampilan Instances.

5. Klik Create New.

6. Mengonfigurasi Instance:

   • Name: Berikan nama untuk instance Anda atau tetap gunakan nilai default-nya.
   • Region: Tetapkan region ke
   • Zone: Tetapkan zona ke
   • Advanced Options (Opsional): Jika diperlukan, klik "Advanced Options" untuk melakukan penyesuaian lebih lanjut (misalnya, jenis mesin, ukuran disk)

7. Klik Create.

Catatan: Pembuatan instance akan memerlukan waktu beberapa menit. Tanda centang hijau akan muncul di samping namanya saat sudah siap.

8. Klik Open JupyterLab di samping nama instance untuk meluncurkan antarmuka JupyterLab. Tindakan ini akan membuka tab baru di browser.

9. Klik ikon Terminal untuk membuka jendela terminal.

Jendela terminal akan terbuka di tab baru. Sekarang Anda dapat menjalankan perintah di terminal untuk berinteraksi dengan instance Workbench.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Membuat instance Vertex AI Workbench.

Tugas 3. Membuat clone repositori lab

Di bagian ini, Anda akan meng-clone repositori training-data-analyst ke instance JupyterLab. Repositori GitHub berisi file lab dan file solusi untuk kursus.

1. Salin dan jalankan kode berikut di terminal Anda untuk meng-clone repositori training-data-analyst.

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

2. Konfirmasi bahwa Anda telah meng-clone repositori. Klik dua kali direktori training-data-analyst dan pastikan kontennya terlihat.

Perlu waktu beberapa menit sampai repositori selesai di-clone.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Meng-clone repositori lab.

Tugas 4. Menginstal dependensi lab

1. Di terminal yang terbuka, jalankan perintah berikut untuk menginstal dependensi lab:

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. Saat diminta, ketik y dan tekan Enter untuk mengonfirmasi penginstalan.

Tugas 5. Menjalankan notebook lab

1. Di file browser, buka training-data-analyst/self-paced-labs/vertex-ai/vertex-ai-qwikstart, lalu buka lab_exercise.ipynb.

2. Saat diminta, pilih kernel Python 3.

Catatan: Pastikan untuk membuka notebook yang berjudullab_exercise.ipynb untuk menyelesaikan lab ini.

2. Lanjutkan lab di notebook, lalu jalankan tiap sel dengan mengklik ikon Run di bagian atas layar.

Atau, Anda dapat menjalankan kode dalam sel dengan SHIFT + ENTER.

Baca narasinya dan pastikan Anda memahami apa yang terjadi di tiap sel.

Klik Check my progress untuk memverifikasi tujuan. Menjalankan notebook lab.

Selamat!

Di lab ini, Anda telah menjalankan alur kerja eksperimen machine learning menggunakan Google Cloud BigQuery untuk analisis dan penyimpanan data, serta layanan machine learning Vertex AI untuk melatih dan men-deploy model TensorFlow guna memprediksi nilai umur pelanggan.

Langkah berikutnya/pelajari lebih lanjut

• Pelajari Vertex AI lebih lanjut.
• Lihat dokumentasi Generative AI di Vertex AI.
• Pelajari AI Generatif lebih lanjut di channel YouTube Google Cloud Tech.
• Repositori resmi AI Generatif Google Cloud
• Contoh notebook Gemini

Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud

...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.

Manual Terakhir Diperbarui pada 7 Oktober 2024

Lab Terakhir Diuji pada 7 Oktober 2024

Hak cipta 2024 Google LLC Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.