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Visão geral

Neste laboratório, você vai criar uma instância do Vertex AI Workbench e desenvolver nela um modelo do TensorFlow em um notebook Jupyter. Você vai treinar o modelo, criar um pipeline de dados de entrada, implantar o pipeline em um endpoint e receber previsões.

O TensorFlow é uma plataforma completa de código aberto para machine learning. Ele tem um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade, para que pesquisadores aperfeiçoem ML de última geração e desenvolvedores criem e implantem aplicativos com tecnologia de ML.

A Vertex AI une o AutoML e o AI Platform em uma API, uma biblioteca de cliente e uma interface de usuário unificadas. Com a Vertex AI, tanto o treinamento do AutoML quanto o treinamento personalizado estão disponíveis.

Com o Vertex AI Workbench, os usuários criam de modo rápido fluxos de trabalho completos com notebooks, por meio da integração entre serviços de dados (como Dataproc, Dataflow, BigQuery e Dataplex) e a Vertex AI. Cientistas de dados usam o Workbench para acessar serviços de dados do Google Cloud, analisar conjuntos de dados, testar diferentes técnicas de modelagem, implantar modelos treinados na produção e gerenciar MLOps durante o ciclo de vida do modelo.

O Vertex AI Workbench é um ambiente de desenvolvimento único para todo o fluxo de trabalho de ciência de dados.

No laboratório, usamos um conjunto de exemplos de código e scripts desenvolvidos para o livro Data Science on Google Cloud Platform, 2a edição, da O'Reilly Media, Inc.

Objetivos

• Implantar uma instância do Vertex AI Workbench
• Criar dados mínimos de treinamento e de validação
• Criar o pipeline de dados de entrada
• Criar um modelo do TensorFlow
• Implantar o modelo na Vertex AI
• Implantar o modelo da Explainable AI na Vertex AI
• Fazer previsões no endpoint do modelo

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Tarefa 1: implantar uma instância do Vertex AI Workbench

1. No menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. Clique em + Criar nova.

3. Na caixa de diálogo Criar instância, use o nome padrão ou insira um exclusivo para a instância do Vertex AI Workbench. Defina a região como e a zona como . Mantenha a opção padrão no resto das configurações.

4. Clique em Criar.

5. Clique em Abrir o JupyterLab.

Para usar um notebook, digite comandos em uma célula. Para executar os comandos na célula, pressione Shift + Enter ou clique no triângulo no menu superior "Notebook" para executar células selecionadas e avançar.

Implante uma instância do Vertex AI Workbench

Tarefa 2: criar dados mínimos de treinamento e de validação

1. Na seção de acesso rápido Notebook, clique em Python 3 para abrir um novo notebook.

2. Importe bibliotecas Python e defina as variáveis de ambiente:

import os, json, math, shutil import numpy as np import tensorflow as tf !sudo apt install graphviz -y # environment variables used by bash cells PROJECT=!(gcloud config get-value project) PROJECT=PROJECT[0] REGION = '{{{project_0.default_region}}}' BUCKET='{}-dsongcp'.format(PROJECT) os.environ['ENDPOINT_NAME'] = 'flights' os.environ['BUCKET'] = BUCKET os.environ['REGION'] = REGION os.environ['TF_VERSION']='2-' + tf.__version__[2:4] Observação: ao colar comandos em uma célula de um notebook Jupyter, lembre-se de executar a célula para garantir que o último comando em qualquer sequência seja executado, antes de prosseguir com a etapa seguinte.

Você pode ignorar qualquer aviso de carregamento da biblioteca do TensorRT ou do TensorFlow AVX2 FMA.

Exporte os arquivos que contêm dados de treinamento e de validação

Quando o laboratório é ativado, algumas tabelas são criadas no conjunto de dados do BigQuery. Nesta seção, você vai usar o BigQuery para criar tabelas temporárias que contêm os dados necessários e vai exportar a tabela para arquivos CSV no Google Cloud Storage. Depois você vai excluir a tabela temporária. Em seguida, você vai ler e processar os arquivos de dados CSV para criar os conjuntos de dados completo, de treinamento e de validação necessários para um modelo personalizado do TensorFlow.

1. Crie o conjunto de dados de treinamento flights_train_data para treinar o modelo:

%%bigquery CREATE OR REPLACE TABLE dsongcp.flights_train_data AS SELECT IF(arr_delay < 15, 1.0, 0.0) AS ontime, dep_delay, taxi_out, distance, origin, dest, EXTRACT(hour FROM dep_time) AS dep_hour, IF (EXTRACT(dayofweek FROM dep_time) BETWEEN 2 AND 6, 1, 0) AS is_weekday, UNIQUE_CARRIER AS carrier, dep_airport_lat, dep_airport_lon, arr_airport_lat, arr_airport_lon FROM dsongcp.flights_tzcorr f JOIN dsongcp.trainday t ON f.FL_DATE = t.FL_DATE WHERE f.CANCELLED = False AND f.DIVERTED = False AND is_train_day = 'True'

2. Crie o conjunto de dados de avaliação flights_eval_data para avaliar o modelo:

%%bigquery CREATE OR REPLACE TABLE dsongcp.flights_eval_data AS SELECT IF(arr_delay < 15, 1.0, 0.0) AS ontime, dep_delay, taxi_out, distance, origin, dest, EXTRACT(hour FROM dep_time) AS dep_hour, IF (EXTRACT(dayofweek FROM dep_time) BETWEEN 2 AND 6, 1, 0) AS is_weekday, UNIQUE_CARRIER AS carrier, dep_airport_lat, dep_airport_lon, arr_airport_lat, arr_airport_lon FROM dsongcp.flights_tzcorr f JOIN dsongcp.trainday t ON f.FL_DATE = t.FL_DATE WHERE f.CANCELLED = False AND f.DIVERTED = False AND is_train_day = 'False'

3. Crie o conjunto de dados completo flights_all_data usando este código:

%%bigquery CREATE OR REPLACE TABLE dsongcp.flights_all_data AS SELECT IF(arr_delay < 15, 1.0, 0.0) AS ontime, dep_delay, taxi_out, distance, origin, dest, EXTRACT(hour FROM dep_time) AS dep_hour, IF (EXTRACT(dayofweek FROM dep_time) BETWEEN 2 AND 6, 1, 0) AS is_weekday, UNIQUE_CARRIER AS carrier, dep_airport_lat, dep_airport_lon, arr_airport_lat, arr_airport_lon, IF (is_train_day = 'True', IF(ABS(MOD(FARM_FINGERPRINT(CAST(f.FL_DATE AS STRING)), 100)) < 60, 'TRAIN', 'VALIDATE'), 'TEST') AS data_split FROM dsongcp.flights_tzcorr f JOIN dsongcp.trainday t ON f.FL_DATE = t.FL_DATE WHERE f.CANCELLED = False AND f.DIVERTED = False

4. Exporte os conjuntos de dados completo, de treinamento e de validação para o formato de arquivo CSV no bucket do Google Cloud Storage:

Isso vai levar cerca de 2 minutos.

5. Aguarde até surgir o resultado do script bash abaixo na célula do notebook:

%%bash PROJECT=$(gcloud config get-value project) for dataset in "train" "eval" "all"; do TABLE=dsongcp.flights_${dataset}_data CSV=gs://${BUCKET}/ch9/data/${dataset}.csv echo "Exporting ${TABLE} to ${CSV} and deleting table" bq --project_id=${PROJECT} extract --destination_format=CSV $TABLE $CSV bq --project_id=${PROJECT} rm -f $TABLE done

6. Liste os objetos exportados para o bucket do Google Cloud Storage com este código:

!gsutil ls -lh gs://{BUCKET}/ch9/data Crie os conjuntos de dados de treinamento e de validação

Tarefa 3: criar os dados de entrada

Configuração no notebook

1. Para desenvolvimento, treine para alguns períodos. É por isso que NUM_EXAMPLES é tão baixo.

DEVELOP_MODE = True NUM_EXAMPLES = 5000*1000

2. Atribua os URIs training_data_uri e validation_data_uri aos conjuntos de dados de treinamento e de validação respectivamente:

training_data_uri = 'gs://{}/ch9/data/train*'.format(BUCKET) validation_data_uri = 'gs://{}/ch9/data/eval*'.format(BUCKET)

3. Configure os parâmetros do modelo com este bloco de código:

NBUCKETS = 5 NEMBEDS = 3 TRAIN_BATCH_SIZE = 64 DNN_HIDDEN_UNITS = '64,32'

Como inserir os dados no TensorFlow

1. Para inserir os arquivos CSV do Google Cloud Storage no TensorFlow, use um método do pacote tf.data:

if DEVELOP_MODE: train_df = tf.data.experimental.make_csv_dataset(training_data_uri, batch_size=5) for n, data in enumerate(train_df): numpy_data = {k: v.numpy() for k, v in data.items()} print(n, numpy_data) if n==1: break

Escreva as funções features_and_labels() e read_dataset(). A função read_dataset() lê os dados de treinamento, gerando exemplos de batch_size a cada vez, e interrompe a iteração depois de ler determinado número de exemplos.

O conjunto de dados contém todas as colunas do arquivo CSV, nomeadas de acordo com a linha de cabeçalho. Os dados consistem em atributos e rótulos. É melhor separar esses elementos por meio da função features_and_labels(), para facilitar a leitura do código. Por isso, vamos aplicar uma função pop() ao dicionário e retornar uma tupla de atributos e rótulos.

2. Digite e execute este código:

def features_and_labels(features): label = features.pop('ontime') return features, label def read_dataset(pattern, batch_size, mode=tf.estimator.ModeKeys.TRAIN, truncate=None): dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(pattern, batch_size, num_epochs=1) dataset = dataset.map(features_and_labels) if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: dataset = dataset.shuffle(batch_size*10) dataset = dataset.repeat() dataset = dataset.prefetch(1) if truncate is not None: dataset = dataset.take(truncate) return dataset if DEVELOP_MODE: print("Checking input pipeline") one_item = read_dataset(training_data_uri, batch_size=2, truncate=1) print(list(one_item)) # should print one batch of 2 items

Tarefa 4: criar, treinar e avaliar o modelo do TensorFlow

Em geral, você cria um atributo para cada coluna dos dados em tabela. O Keras aceita colunas de atributos. Com isso, é possível representar dados estruturados usando técnicas comuns de engenharia de atributos como embeddings, agrupamento por classes e cruzamentos. Já que é possível transmitir dados numéricos diretamente ao modelo de ML, mantenha as colunas de valores reais separadas das colunas esparsas (ou de strings).

1. Digite e execute este código:

import tensorflow as tf real = { colname : tf.feature_column.numeric_column(colname) for colname in ( 'dep_delay,taxi_out,distance,dep_hour,is_weekday,' + 'dep_airport_lat,dep_airport_lon,' + 'arr_airport_lat,arr_airport_lon' ).split(',') } sparse = { 'carrier': tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('carrier', vocabulary_list='AS,VX,F9,UA,US,WN,HA,EV,MQ,DL,OO,B6,NK,AA'.split(',')), 'origin' : tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('origin', hash_bucket_size=1000), 'dest' : tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('dest', hash_bucket_size=1000), }

Todos esses atributos vêm diretamente do arquivo de entrada e são informados pelo cliente que quer a previsão de um voo. As camadas de entrada têm correspondência de 1:1 com os atributos de entrada e os tipos deles. Por isso, em vez de repetir os nomes das colunas, crie uma camada de entrada para cada coluna e especifique o tipo certo de dados (ponto flutuante ou string).

2. Digite e execute este código:

inputs = { colname : tf.keras.layers.Input(name=colname, shape=(), dtype='float32') for colname in real.keys() } inputs.update({ colname : tf.keras.layers.Input(name=colname, shape=(), dtype='string') for colname in sparse.keys() })

Agrupamento por classes

Quando colunas de valor real têm precisão em excesso (o que poderia causar overfitting), você pode transformá-las em colunas categóricas com discretização. Por exemplo, imagine uma coluna com a idade do avião. Você pode dividir os valores em apenas três grupos: menos de 5 anos, 5 a 20 anos e mais de 20 anos. Você pode usar o atalho de discretização em latitudes e longitudes e cruzar os buckets. Assim, o país é dividido em grades, e os pontos das grades correspondem a valores específicos de latitude e longitude.

• Digite e execute este código:

latbuckets = np.linspace(20.0, 50.0, NBUCKETS).tolist() # USA lonbuckets = np.linspace(-120.0, -70.0, NBUCKETS).tolist() # USA disc = {} disc.update({ 'd_{}'.format(key) : tf.feature_column.bucketized_column(real[key], latbuckets) for key in ['dep_airport_lat', 'arr_airport_lat'] }) disc.update({ 'd_{}'.format(key) : tf.feature_column.bucketized_column(real[key], lonbuckets) for key in ['dep_airport_lon', 'arr_airport_lon'] }) # cross columns that make sense in combination sparse['dep_loc'] = tf.feature_column.crossed_column( [disc['d_dep_airport_lat'], disc['d_dep_airport_lon']], NBUCKETS*NBUCKETS) sparse['arr_loc'] = tf.feature_column.crossed_column( [disc['d_arr_airport_lat'], disc['d_arr_airport_lon']], NBUCKETS*NBUCKETS) sparse['dep_arr'] = tf.feature_column.crossed_column([sparse['dep_loc'], sparse['arr_loc']], NBUCKETS ** 4) # embed all the sparse columns embed = { 'embed_{}'.format(colname) : tf.feature_column.embedding_column(col, NEMBEDS) for colname, col in sparse.items() } real.update(embed) # one-hot encode the sparse columns sparse = { colname : tf.feature_column.indicator_column(col) for colname, col in sparse.items() } if DEVELOP_MODE: print(sparse.keys()) print(real.keys())

Treine e avalie o modelo

1. Salve o checkpoint:

output_dir='gs://{}/ch9/trained_model'.format(BUCKET) os.environ['OUTDIR'] = output_dir # needed for deployment print('Writing trained model to {}'.format(output_dir))

2. Exclua os checkpoints do modelo que já estão no bucket de armazenamento:

!gsutil -m rm -rf $OUTDIR

Como o modelo ainda não foi salvo, esta mensagem de erro vai aparecer: CommandException: 1 files/objects could not be removed. O erro indica que não há arquivos presentes no local de destino. Você precisa ter certeza de que esse local está vazio antes de salvar o modelo, e esse comando garante isso.

3. Agora que as colunas esparsas e de atributos reais foram aprimoradas com as entradas brutas, você pode criar um wide_and_deep_classifier para transmitir separadamente as colunas atributos lineares e profundos.

# Build a wide-and-deep model. def wide_and_deep_classifier(inputs, linear_feature_columns, dnn_feature_columns, dnn_hidden_units): deep = tf.keras.layers.DenseFeatures(dnn_feature_columns, name='deep_inputs')(inputs) layers = [int(x) for x in dnn_hidden_units.split(',')] for layerno, numnodes in enumerate(layers): deep = tf.keras.layers.Dense(numnodes, activation='relu', name='dnn_{}'.format(layerno+1))(deep) wide = tf.keras.layers.DenseFeatures(linear_feature_columns, name='wide_inputs')(inputs) both = tf.keras.layers.concatenate([deep, wide], name='both') output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='pred')(both) model = tf.keras.Model(inputs, output) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = wide_and_deep_classifier( inputs, linear_feature_columns = sparse.values(), dnn_feature_columns = real.values(), dnn_hidden_units = DNN_HIDDEN_UNITS) tf.keras.utils.plot_model(model, 'flights_model.png', show_shapes=False, rankdir='LR')

Use train_dataset para treinamento e eval_dataset para avaliação do modelo.

4. Crie o modelo com estes blocos de código:

# training and evaluation dataset train_batch_size = TRAIN_BATCH_SIZE if DEVELOP_MODE: eval_batch_size = 100 steps_per_epoch = 3 epochs = 2 num_eval_examples = eval_batch_size*10 else: eval_batch_size = 100 steps_per_epoch = NUM_EXAMPLES // train_batch_size epochs = 10 num_eval_examples = eval_batch_size * 100 train_dataset = read_dataset(training_data_uri, train_batch_size) eval_dataset = read_dataset(validation_data_uri, eval_batch_size, tf.estimator.ModeKeys.EVAL, num_eval_examples) checkpoint_path = '{}/checkpoints/flights.cpt'.format(output_dir) shutil.rmtree(checkpoint_path, ignore_errors=True) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1) history = model.fit(train_dataset, validation_data=eval_dataset, epochs=epochs, steps_per_epoch=steps_per_epoch, callbacks=[cp_callback])

5. Visualize a perda e a acurácia do modelo usando matplotlib.pyplot:

import matplotlib.pyplot as plt nrows = 1 ncols = 2 fig = plt.figure(figsize=(10, 5)) for idx, key in enumerate(['loss', 'accuracy']): ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, idx+1) plt.plot(history.history[key]) plt.plot(history.history['val_{}'.format(key)]) plt.title('model {}'.format(key)) plt.ylabel(key) plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left');

A resposta será semelhante a:

Observação: é possível que a perda do treinamento e o grafo de acurácia do modelo não coincidam porque você está treinando com uma amostra aleatória muito pequena.

Exporte o modelo treinado

• Salve os artefatos do modelo no bucket do Google Cloud Storage:

import time export_dir = '{}/export/flights_{}'.format(output_dir, time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S")) print('Exporting to {}'.format(export_dir)) tf.saved_model.save(model, export_dir) Crie o modelo do TensorFlow

Tarefa 5: implantar o modelo de voos na Vertex AI

A Vertex AI é um ambiente sem servidor e totalmente gerenciado para modelos de machine learning, com escalonamento automático. Você paga pelos recursos de computação (como CPUs ou GPUs) apenas quando os usa. O serviço faz o gerenciamento de dependências, já que os modelos são conteinerizados. Os endpoints cuidam das divisões de tráfego para você fazer testes A/B de maneira conveniente.

Há outros benefícios além de não precisar gerenciar a infraestrutura. Quando o modelo é implantado na Vertex AI, você tem acesso a vários recursos sem programação extra: explicabilidade, detecção de deslocamento, monitoramento etc.

1. Crie o endpoint do modelo flights usando a célula de código abaixo e exclua os modelos que já existem com o mesmo nome:

%%bash # note TF_VERSION and ENDPOINT_NAME set in 1st cell # TF_VERSION=2-6 # ENDPOINT_NAME=flights TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S) MODEL_NAME=${ENDPOINT_NAME}-${TIMESTAMP} EXPORT_PATH=$(gsutil ls ${OUTDIR}/export | tail -1) echo $EXPORT_PATH # create the model endpoint for deploying the model if [[ $(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(DISPLAY_NAME)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) ]]; then echo "Endpoint for $MODEL_NAME already exists" else echo "Creating Endpoint for $MODEL_NAME" gcloud beta ai endpoints create --region=${REGION} --display-name=${ENDPOINT_NAME} fi ENDPOINT_ID=$(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(ENDPOINT_ID)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) echo "ENDPOINT_ID=$ENDPOINT_ID" # delete any existing models with this name for MODEL_ID in $(gcloud beta ai models list --region=$REGION --format='value(MODEL_ID)' --filter=display_name=${MODEL_NAME}); do echo "Deleting existing $MODEL_NAME ... $MODEL_ID " gcloud ai models delete --region=$REGION $MODEL_ID done # create the model using the parameters docker conatiner image and artifact uri gcloud beta ai models upload --region=$REGION --display-name=$MODEL_NAME \ --container-image-uri=us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/tf2-cpu.${TF_VERSION}:latest \ --artifact-uri=$EXPORT_PATH MODEL_ID=$(gcloud beta ai models list --region=$REGION --format='value(MODEL_ID)' --filter=display_name=${MODEL_NAME}) echo "MODEL_ID=$MODEL_ID" # deploy the model to the endpoint gcloud beta ai endpoints deploy-model $ENDPOINT_ID \ --region=$REGION \ --model=$MODEL_ID \ --display-name=$MODEL_NAME \ --machine-type=e2-standard-2 \ --min-replica-count=1 \ --max-replica-count=1 \ --traffic-split=0=100 Observação: ocasionalmente, um erro pode ocorrer cerca de 5 minutos neste processo. Se ocorrer um erro, por exemplo, indicando que a conta de serviço não tem permissões suficientes para gravar objetos no bucket do Google Cloud Storage, execute a célula de código de novo. Ative também a API Vertex AI, caso não esteja ativada. Observação: vai demorar cerca de 15 a 20 minutos para criar o modelo, o endpoint do modelo e implantar o modelo no endpoint. Se você não conseguir acessar o link do endpoint gerado, ignore-o. Para conferir o progresso no seu console do Cloud, clique em Menu de navegação > Vertex AI > Previsão on-line > Endpoints. Implante o modelo de voos na Vertex AI

2. Crie o arquivo de entrada de teste example_input.json com este código:

%%writefile example_input.json {"instances": [ {"dep_hour": 2, "is_weekday": 1, "dep_delay": 40, "taxi_out": 17, "distance": 41, "carrier": "AS", "dep_airport_lat": 58.42527778, "dep_airport_lon": -135.7075, "arr_airport_lat": 58.35472222, "arr_airport_lon": -134.57472222, "origin": "GST", "dest": "JNU"}, {"dep_hour": 22, "is_weekday": 0, "dep_delay": -7, "taxi_out": 7, "distance": 201, "carrier": "HA", "dep_airport_lat": 21.97611111, "dep_airport_lon": -159.33888889, "arr_airport_lat": 20.89861111, "arr_airport_lon": -156.43055556, "origin": "LIH", "dest": "OGG"} ]}

3. Faça uma previsão no endpoint do modelo. Aqui os dados de entrada estão em um arquivo JSON chamado example_input.json:

%%bash ENDPOINT_ID=$(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(ENDPOINT_ID)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) echo $ENDPOINT_ID gcloud beta ai endpoints predict $ENDPOINT_ID --region=$REGION --json-request=example_input.json

Veja como os programas clientes podem invocar o modelo que você implantou.

Digamos que os dados de entrada estão em um arquivo JSON chamado example_input.json.

4. Agora envie uma solicitação POST HTTP. Você vai receber o resultado em JSON:

%%bash PROJECT=$(gcloud config get-value project) ENDPOINT_ID=$(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(ENDPOINT_ID)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d @example_input.json \ "https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT}/locations/${REGION}/endpoints/${ENDPOINT_ID}:predict"

Tarefa 6: explicabilidade do modelo

A explicabilidade dos modelos é um dos problemas mais importantes em machine learning. É o conceito amplo de analisar e entender os resultados dos modelos de machine learning. Isso significa que você consegue explicar o que acontece no modelo, da entrada até a saída. O conceito torna os modelos transparentes e soluciona o problema da caixa preta. A Explainable AI (XAI) é a maneira mais formal de descrever isso.

1. Execute o seguinte código:

%%bash model_dir=$(gsutil ls ${OUTDIR}/export | tail -1) echo $model_dir saved_model_cli show --tag_set serve --signature_def serving_default --dir $model_dir

2. Crie um arquivo JSON chamado explanation-metadata.json, que contém os metadados que descrevem a entrada e a saída do modelo para explicação. Você vai usar o método sampled-shapley, usado para explicações:

cols = ('dep_delay,taxi_out,distance,dep_hour,is_weekday,' + 'dep_airport_lat,dep_airport_lon,' + 'arr_airport_lat,arr_airport_lon,' + 'carrier,origin,dest') inputs = {x: {"inputTensorName": "{}".format(x)} for x in cols.split(',')} expl = { "inputs": inputs, "outputs": { "pred": { "outputTensorName": "pred" } } } print(expl) with open('explanation-metadata.json', 'w') as ofp: json.dump(expl, ofp, indent=2)

3. Abra o arquivo explanation-metadata.json com o comando cat:

!cat explanation-metadata.json

Crie e implante outro modelo na Vertex AI, flights_xai

• Use este código para criar o endpoint do modelo flights_xai, fazer upload do modelo e implantá-lo no endpoint:

%%bash # note ENDPOINT_NAME is being changed ENDPOINT_NAME=flights_xai TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S) MODEL_NAME=${ENDPOINT_NAME}-${TIMESTAMP} EXPORT_PATH=$(gsutil ls ${OUTDIR}/export | tail -1) echo $EXPORT_PATH # create the model endpoint for deploying the model if [[ $(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(DISPLAY_NAME)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) ]]; then echo "Endpoint for $MODEL_NAME already exists" else # create model endpoint echo "Creating Endpoint for $MODEL_NAME" gcloud beta ai endpoints create --region=${REGION} --display-name=${ENDPOINT_NAME} fi ENDPOINT_ID=$(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(ENDPOINT_ID)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) echo "ENDPOINT_ID=$ENDPOINT_ID" # delete any existing models with this name for MODEL_ID in $(gcloud beta ai models list --region=$REGION --format='value(MODEL_ID)' --filter=display_name=${MODEL_NAME}); do echo "Deleting existing $MODEL_NAME ... $MODEL_ID " gcloud ai models delete --region=$REGION $MODEL_ID done # upload the model using the parameters docker conatiner image, artifact URI, explanation method, # explanation path count and explanation metadata JSON file `explanation-metadata.json`. # Here, you keep number of feature permutations to `10` when approximating the Shapley values for explanation. gcloud beta ai models upload --region=$REGION --display-name=$MODEL_NAME \ --container-image-uri=us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/tf2-cpu.${TF_VERSION}:latest \ --artifact-uri=$EXPORT_PATH \ --explanation-method=sampled-shapley --explanation-path-count=10 --explanation-metadata-file=explanation-metadata.json MODEL_ID=$(gcloud beta ai models list --region=$REGION --format='value(MODEL_ID)' --filter=display_name=${MODEL_NAME}) echo "MODEL_ID=$MODEL_ID" # deploy the model to the endpoint gcloud beta ai endpoints deploy-model $ENDPOINT_ID \ --region=$REGION \ --model=$MODEL_ID \ --display-name=$MODEL_NAME \ --machine-type=e2-standard-2 \ --min-replica-count=1 \ --max-replica-count=1 \ --traffic-split=0=100 Observação: vai demorar cerca de 15 a 20 minutos para criar o modelo, o endpoint do modelo e implantar o modelo no endpoint. Se você não conseguir acessar o link do endpoint gerado, ignore-o. Para conferir o progresso no seu console do Cloud, clique em Menu de navegação > Vertex AI > Previsão on-line > Endpoints. Implante o modelo flights_xai na Vertex AI

Tarefa 7: invocar o modelo implantado

Veja como os programas clientes podem invocar o modelo que você implantou. Digamos que os dados de entrada estão em um arquivo JSON chamado example_input.json. Agora envie uma solicitação POST HTTP. Você vai receber o resultado em JSON.

• Execute o seguinte código:

%%bash PROJECT=$(gcloud config get-value project) ENDPOINT_NAME=flights_xai ENDPOINT_ID=$(gcloud beta ai endpoints list --region=$REGION \ --format='value(ENDPOINT_ID)' --filter=display_name=${ENDPOINT_NAME}) curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d @example_input.json \ "https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT}/locations/${REGION}/endpoints/${ENDPOINT_ID}:explain"

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você aprendeu como criar um modelo usando a Vertex AI e implantá-lo nos endpoints da Vertex AI. Você também aprendeu a usar o recurso Explainable AI (XAI) da Vertex AI para explicar as previsões do modelo. Você treinou um modelo de regressão logística em todos os valores de entrada e aprendeu que o modelo não consegue usar bem os novos atributos, como locais de aeroportos.

Próximas etapas / Saiba mais

• Data Science on the Google Cloud Platform, 2a edição, O'Reilly Media, Inc.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 30 de outubro de 2023

Laboratório testado em 31 de outubro de 2023

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