
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
Enable Google Cloud APIs
/ 20
Open a Vertex AI Workbench instance
/ 20
Run the lab notebook
/ 60
Bu laboratuvarda, veri işleme ve keşif amaçlı veri analizi için BigQuery'yi ve özel TensorFlow Regressor modelini eğitip dağıtarak müşteri yaşam boyu değerini tahmin etmek için Vertex AI platformunu kullanacaksınız. Bu laboratuvarın amacı, yüksek değerli ve gerçek bir kullanım alanı (tahmini MYBD) üzerinden Vertex AI'ı tanıtmaktır. Muhtemelen aşina olduğunuz bir yerel BigQuery ve TensorFlow iş akışıyla başlayıp Vertex AI'ı kullanarak modelinizi eğitme ve buluta dağıtma adımlarına geçeceksiniz.
Bu laboratuvardaki hedefleriniz:
Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Laboratuvarı Başlat'ı tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.
Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini gerçek bir bulut ortamında (Simülasyon veya demo ortamında değil.) gerçekleştirebilirsiniz. Bu olanağın sunulabilmesi için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanırsınız.
Bu laboratuvarı tamamlamak için şunlar gerekir:
Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir pop-up açılır. Soldaki Laboratuvar Ayrıntıları panelinde şunlar yer alır:
Google Cloud Console'u aç'ı tıklayın (veya Chrome Tarayıcı'yı kullanıyorsanız sağ tıklayıp Bağlantıyı gizli pencerede aç'ı seçin).
Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra Oturum açın sayfasını gösteren başka bir sekme açar.
İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.
Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.
Kullanıcı adını Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.
İleri'yi tıklayın.
Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.
Şifreyi Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.
İleri'yi tıklayın.
Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:
Birkaç saniye sonra Google Cloud Console bu sekmede açılır.
Cloud Shell, çok sayıda geliştirme aracı içeren bir sanal makinedir. 5 GB boyutunda kalıcı bir ana dizin sunar ve Google Cloud üzerinde çalışır. Cloud Shell, Google Cloud kaynaklarınıza komut satırı erişimi sağlar.
Bağlandığınızda, kimliğiniz doğrulanmış olur. Proje ise PROJECT_ID'nize göre ayarlanmıştır. Çıkış, bu oturum için PROJECT_ID'yi tanımlayan bir satır içerir:
gcloud
, Google Cloud'un komut satırı aracıdır. Cloud Shell'e önceden yüklenmiştir ve sekmeyle tamamlamayı destekler.
Yetkilendir'i tıklayın.
Çıkışınız aşağıdaki gibi görünecektir:
Çıkış:
Çıkış:
Örnek çıkış:
gcloud
ile ilgili tüm belgeleri, Google Cloud'daki gcloud CLI'ya genel bakış rehberinde bulabilirsiniz.
Google Cloud Console'un sağ üst köşesindeki Cloud Shell simgesini tıklayarak yeni bir Cloud Shell terminali açın.
Cloud Shell terminalinizde, "gcloud
" komutunu kullanarak laboratuvarda kullanılan hizmetleri etkinleştirin:
Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.
Google Cloud konsolunda gezinme menüsüne () giderek Vertex AI'ı seçin.
Enable All Recommended APIs'ı (Önerilen Tüm API'leri Etkinleştir) tıklayın.
Sol taraftaki Workbench seçeneğini tıklayın.
Workbench (Çalışma Alanı) sayfasının üst kısmında Instances (Örnekler) görünümünde olduğunuzdan emin olun.
JupyterLab arayüzünü başlatmak için örnek adının yanındaki Open JupyterLab'i (JupyterLab'i aç) tıklayın. Bunu yaptığınızda tarayıcınızda yeni bir sekme açılır.
Terminal pencereniz yeni bir sekmede açılır. Artık Workbench örneğinizle etkileşim kurmak için terminalde komutlar çalıştırabilirsiniz.
Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.
y
yazın ve Enter tuşuna basarak yüklemeyi onaylayın.Dosya tarayıcısında
İstendiğinde Python 3 çekirdeğini seçin.
Laboratuvara not defterinizden devam edin ve ekranın üst kısmındaki Çalıştır simgesini tıklayarak her bir hücreyi çalıştırın.
Alternatif olarak SHIFT + ENTER tuşlarıyla hücredeki kodu yürütebilirsiniz.
Ayrıntıları okuyun ve her hücrede verilen bilgileri anladığınızdan emin olun.
Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın.
Bu laboratuvarda veri depolama ve analiz için Google Cloud BigQuery'yi, müşteri yaşam boyu değerini tahmin etmek amacıyla TensorFlow modeli eğitip dağıtmak için Vertex AI makine öğrenimi hizmetlerini kullanarak bir makine öğrenimi denemesi iş akışını çalıştırdınız.
...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.
Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 7 Ekim 2024
Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 7 Ekim 2024
Telif Hakkı 2025 Google LLC Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.
This content is not currently available
We will notify you via email when it becomes available
Great!
We will contact you via email if it becomes available
One lab at a time
Confirm to end all existing labs and start this one