Übersicht

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie ein Klassifikationsmodell mit Bilddaten trainieren und es für Vertex AI bereitstellen, um Vorhersagen mit Erklärungen (Feature-Attributionen) zu erstellen.

Lernziele

1. Benutzerdefiniertes Modell zur Bildklassifizierung mit Vertex AI erstellen und trainieren
2. Modell auf einem Endpunkt bereitstellen
3. Vorhersagen mit Erklärungen bereitstellen
4. Feature-Attribute aus integrierten Gradienten visualisieren

Aufgabe 0: Einrichtung und Anforderungen

Für jedes Lab werden Ihnen ein neues Google Cloud-Projekt und die entsprechenden Ressourcen für eine bestimmte Zeit kostenlos zur Verfügung gestellt.

1. Melden Sie sich über ein Inkognitofenster in Qwiklabs an.

2. Beachten Sie die Zugriffszeit (z. B. 1:15:00). Das Lab muss in dieser Zeit abgeschlossen werden.
   Es gibt keine Pausenfunktion. Sie können bei Bedarf neu starten, müssen dann aber von vorn beginnen.

3. Wenn Sie bereit sind, klicken Sie auf Lab starten.

4. Notieren Sie sich Ihre Anmeldedaten (Nutzername und Passwort). Mit diesen Daten melden Sie sich in der Google Cloud Console an.

5. Klicken Sie auf Google Console öffnen.

6. Klicken Sie auf Anderes Konto verwenden. Kopieren Sie den Nutzernamen und das Passwort für dieses Lab und fügen Sie beides in die entsprechenden Felder ein.
   Wenn Sie andere Anmeldedaten verwenden, tritt ein Fehler auf oder es fallen Kosten an.

7. Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen und überspringen Sie die Seite zur Wiederherstellung der Ressourcen.

Notebooks API aktivieren

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü auf APIs & Dienste > Bibliothek.

2. Suchen Sie nach Notebooks API und drücken Sie die Eingabetaste.

3. Klicken Sie auf Notebooks API und dann auf Aktivieren, falls die API nicht aktiviert ist

Vertex AI API aktivieren

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü auf Vertex AI > Dashboard.

2. Klicken Sie auf ALLE EMPFOHLENEN APIS AKTIVIEREN.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Notebooks API und Vertex AI API aktivieren

Aufgabe 1: Vertex AI Workbench-Instanz öffnen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü auf Vertex AI > Workbench.

2. Klicken Sie auf der Instanzseite auf NEU ERSTELLEN.

3. Verwenden Sie die Standardzone und ‑region: . Lassen Sie alle anderen Einstellungen unverändert und klicken Sie auf Erstellen. Die neue VM startet in 2 bis 3 Minuten.

4. Klicken Sie auf JupyterLab öffnen. Ein JupyterLab-Fenster wird in einem neuen Tab geöffnet.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Vertex AI Workbench-Instanz erstellen

Aufgabe 2: Kurs-Repository in Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz klonen

So klonen Sie das Notebook in Ihrer JupyterLab-Instanz:

1. Öffnen Sie in JupyterLab ein neues Terminalfenster.

2. Geben Sie folgenden Befehl in die Befehlszeile ein:

3. So prüfen Sie, ob das Repository geklont wurde: Doppelklicken Sie auf das Verzeichnis asl-ml-immersion und prüfen Sie, ob der Inhalt angezeigt wird. Dieses Verzeichnis enthält alle Dateien für alle Jupyter-Notebook-basierten Labs in diesem Kurs.

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Kurs-Repository in der Notebooks-Instanz Ihrer Vertex AI Platform klonen

Aufgabe 3: Erklärbarkeit für ein TensorFlow-Modell auf Vertex AI erhalten

1. Gehen Sie in der Notebook-Oberfläche zu asl-ml-immersion > notebooks > responsible_ai > explainable_ai > solutions und öffnen Sie xai_image_vertex.ipynb.

2. Klicken Sie in der Notebook-Oberfläche auf Bearbeiten > Alle Ausgaben löschen.

3. Lesen Sie sich die Notebook-Anweisungen sorgfältig durch und nutzen Sie das Notebook zum Ausführen.

Tipp: Um die aktuelle Zelle auszuführen, klicken Sie darauf und drücken Sie gleichzeitig auf UMSCHALTTASTE und EINGABETASTE. Weitere Zellbefehle finden Sie in der Notebook-UI unter Ausführen.

Lab beenden

Wenn Sie das Lab abgeschlossen haben, klicken Sie auf Lab beenden. Qwiklabs entfernt daraufhin die von Ihnen genutzten Ressourcen und bereinigt das Konto.

Anschließend erhalten Sie die Möglichkeit, das Lab zu bewerten. Wählen Sie die entsprechende Anzahl von Sternen aus, schreiben Sie einen Kommentar und klicken Sie anschließend auf Senden.

Die Anzahl der Sterne hat folgende Bedeutung:

• 1 Stern = Sehr unzufrieden
• 2 Sterne = Unzufrieden
• 3 Sterne = Neutral
• 4 Sterne = Zufrieden
• 5 Sterne = Sehr zufrieden

Wenn Sie kein Feedback geben möchten, können Sie das Dialogfeld einfach schließen.

Verwenden Sie für Feedback, Vorschläge oder Korrekturen den Tab Support.

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