GSP917

Genel bakış

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.

Hedefler

Bu laboratuvardaki hedefleriniz:

• Barındırılan bir Vertex Notebook'ta yerel olarak TensorFlow modeli eğitme
• Vertex TensorBoard'u kullanarak model performansını görselleştirme

Kurulum ve şartlar

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

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:

• Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir).

Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli pencerede açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.

• Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre. (Laboratuvarlar, başlatıldıktan sonra duraklatılamaz)

Not: Kişisel bir Google Cloud hesabınız veya projeniz varsa bu laboratuvarda kullanmayın. Aksi takdirde hesabınızdan ek ücret alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

1. 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 düğmesi
   • Kalan süre
   • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
   • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler

2. 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.

   Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka bir hesap kullan'ı tıklayın.

3. Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.

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

   Kullanıcı adını Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.

4. İleri'yi tıklayın.

5. Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.

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

   Şifreyi Laboratuvar ayrıntıları panelinde de bulabilirsiniz.

6. İleri'yi tıklayın.

   Önemli: Laboratuvarın sizinle paylaştığı giriş bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud hesabınızın kimlik bilgilerini kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.

7. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

   • Şartları ve koşulları kabul edin.
   • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
   • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Google Cloud Console bu sekmede açılır.

Not: Google Cloud ürün ve hizmetlerinin listelendiği menüyü görmek için sol üstteki Gezinme menüsü'nü tıklayın.

Cloud Shell'i etkinleştirme

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.

1. Google Cloud Console'un üst kısmından Cloud Shell'i etkinleştir simgesini tıklayın.

Bağlandığınızda, kimliğiniz doğrulanmış olur. Proje ise PROJECT_ID'nize göre ayarlanmıştır. Çıkış, bu oturum için PROJECT_ID'yi tanımlayan bir satır içerir:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud, Google Cloud'un komut satırı aracıdır. Cloud Shell'e önceden yüklenmiştir ve sekmeyle tamamlamayı destekler.

2. (İsteğe bağlı) Etkin hesap adını şu komutla listeleyebilirsiniz:

gcloud auth list

3. Yetkilendir'i tıklayın.

4. Çıkışınız aşağıdaki gibi görünecektir:

Çıkış:

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

5. (İsteğe bağlı) Proje kimliğini şu komutla listeleyebilirsiniz:

gcloud config list project

Çıkış:

[core] project = <project_ID>

Örnek çıkış:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Not: gcloud ile ilgili tüm belgeleri, Google Cloud'daki gcloud CLI'ya genel bakış rehberinde bulabilirsiniz.

1. görev: Google Cloud hizmetlerini etkinleştirme

1. Google Cloud Console'un sağ üst köşesindeki Cloud Shell simgesini tıklayarak yeni bir Cloud Shell terminali açın.

2. Cloud Shell terminalinizde, "gcloud" komutunu kullanarak laboratuvarda kullanılan hizmetleri etkinleştirin:

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

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Google Cloud hizmetlerini etkinleştirin.

2. görev: Vertex AI Workbench örneği oluşturma

1. Google Cloud Console'da gezinme menüsüne () giderek Vertex AI seçeneğini belirleyin.

2. Enable All Recommended APIs'ı (Önerilen Tüm API'leri Etkinleştir) tıklayın.

3. Sol taraftaki Workbench seçeneğini tıklayın.

4. Workbench sayfasının üst kısmında Instances (Örnekler) görünümünde olduğunuzdan emin olun.

5. Create new (Yeni oluştur) seçeneğini tıklayın.

6. Örneği yapılandırma

   • Name (Ad): Örneğiniz için bir ad girin veya varsayılan değeri bırakın.
   • Region (Bölge): Bölgeyi olarak ayarlayın.
   • Zone (Alt Bölge): Alt bölgeyi olarak ayarlayın.
   • Advanced Options (Gelişmiş Seçenekler) (isteğe bağlı): Gerekirse daha fazla özelleştirme (ör. makine türü, disk boyutu) için "Advanced Options"ı (Gelişmiş Seçenekler) tıklayın.

7. Create'i (Oluştur) tıklayın.

Not: Örneğin oluşturulması birkaç dakika sürer. Hazır olduğunda adının yanında yeşil bir onay işareti görünür.

8. JupyterLab arayüzünü başlatmak için örnek adının yanındaki Open JupyterLab'i (JupyterLab'i aç) tıklayın. Bunu yaptığınızda tarayıcınızda yeni bir sekme açılır.

9. Bir terminal penceresi açmak için Terminal simgesini tıklayın.

Terminal pencereniz yeni bir sekmede açılır. Artık Workbench örneğinizle etkileşim kurmak için terminalde komutlar çalıştırabilirsiniz.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Vertex AI Workbench örneği oluşturun.

3. görev: Laboratuvar deposunu klonlama

Bu bölümde, JupyterLab örneğinize training-data-analyst deposunu klonlayın. GitHub deposu, derse ait laboratuvar dosyasını ve çözüm dosyalarını içerir.

1. training-data-analyst deposunu klonlamak için aşağıdaki kodu kopyalayıp terminalinizde çalıştırın.

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

2. Depoyu klonladığınızı onaylayın. training-data-analyst dizinini çift tıklayın ve dizin içeriğini görebildiğinizi doğrulayın.

Deponun klonlanması birkaç dakika sürer.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Laboratuvar deposunu klonlayın.

4. görev: Laboratuvar bağımlılarını yükleme

1. Açık terminalde, laboratuvar bağımlılarını yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın:

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. İstendiğinde y yazın ve Enter tuşuna basarak yüklemeyi onaylayın.

5. görev: Laboratuvar not defterini çalıştırma

1. Dosya tarayıcısında training-data-analyst/self-paced-labs/vertex-ai/vertex-ai-qwikstart bölümüne gidip lab_exercise.ipynb öğesini açın.

2. İstendiğinde Python 3 çekirdeğini seçin.

Not: Bu laboratuvarı tamamlamak için lab_exercise.ipynb başlıklı not defterini açtığınızdan emin olun.

2. 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. Laboratuvar not defterini çalıştırın.

Tebrikler!

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.

Sonraki adımlar / Daha fazla bilgi

• Vertex AI hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Vertex AI'da üretken yapay zeka belgelerine göz atın.
• Google Cloud Tech YouTube kanalında üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Google Cloud Üretken Yapay Zeka resmi deposu
• Örnek Gemini not defterleri

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...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 2024 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.