arrow_back

Wyjaśnianie modelu klasyfikacji obrazów przy użyciu Vertex Explainable AI

Sprawdź swoją wiedzę i podziel się nią ze społecznością.
done
Zyskaj dostęp do ponad 700 praktycznych modułów oraz odznak umiejętności i szkoleń

Wyjaśnianie modelu klasyfikacji obrazów przy użyciu Vertex Explainable AI

Moduł 1 godz. 30 godz. universal_currency_alt Punkty: 5 show_chart Średnio zaawansowane
info Ten moduł może zawierać narzędzia AI, które ułatwią Ci naukę.
Sprawdź swoją wiedzę i podziel się nią ze społecznością.
done
Zyskaj dostęp do ponad 700 praktycznych modułów oraz odznak umiejętności i szkoleń

Opis

W tym module dowiesz się, jak wytrenować model klasyfikacji przy użyciu danych obrazów oraz wdrożyć go w Vertex AI, aby udostępniać prognozy z wyjaśnieniami (atrybucjami cech).

Cele szkolenia

  1. Utworzenie i wytrenowanie modelu klasyfikacji obrazów przy użyciu Vertex AI.
  2. Wdrożenie modelu w punkcie końcowym.
  3. Udostępnienie prognoz z wyjaśnieniami.
  4. Wizualizacja atrybucji cech przy użyciu gradientów zintegrowanych.

Zadanie 0. Konfiguracja i wymagania

W przypadku każdego modułu otrzymujesz bezpłatnie i na określony czas nowy projekt Google Cloud oraz zbiór zasobów.

  1. Zaloguj się w Qwiklabs za pomocą okna incognito.

  2. Zwróć uwagę na czas dostępu do modułu (np. 1:15:00) i upewnij się, że dasz radę go ukończyć w tych ramach czasowych.
    Nie można wstrzymać wykonywania modułu. Można go ponownie uruchomić, ale wtedy trzeba zacząć od początku.

  3. Gdy wszystko będzie gotowe, kliknij Rozpocznij moduł.

  4. Zanotuj dane logowania do modułu (nazwę użytkownikahasło). Będziesz ich używać do logowania się w Google Cloud Console.

  5. Kliknij Otwórz konsolę Google.

  6. Kliknij Użyj innego konta, a następnie skopiuj dane logowania do tego modułu i wklej je w odpowiednich polach.
    Jeśli użyjesz innych danych logowania, wystąpi błąd lub zostaną naliczone opłaty.

  7. Zaakceptuj warunki i pomiń stronę zasobów przywracania.

Włączanie interfejsu Notebooks API

  1. Menu nawigacyjnym konsoli Google Cloud kliknij Interfejsy API i usługi > Biblioteka.

  2. Wyszukaj Notebooks API i naciśnij ENTER.

  3. Kliknij wynik Notebooks API i jeśli ten interfejs nie jest włączony, kliknij Włącz.

Włączanie interfejsu Vertex AI API

  1. Menu nawigacyjnym konsoli Google Cloud kliknij Vertex AI > Panel.

  2. Kliknij WŁĄCZ WSZYSTKIE ZALECANE INTERFEJSY API.

Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć, jak Ci poszło. Włączenie interfejsów Notebooks API i Vertex AI API

Zadanie 1. Otwieranie instancji Vertex AI Workbench

  1. Menu nawigacyjnym konsoli Google Cloud kliknij Vertex AI > Workbench.

  2. Na stronie Instancja kliknij UTWÓRZ NOWĄ.

  3. Zastosuj domyślną strefę i region: . Pozostaw inne ustawienia bez zmian i kliknij Utwórz. Uruchomienie nowej maszyny wirtualnej potrwa 2–3 minuty.

  4. Kliknij Otwórz JupyterLab. Okno JupyterLab otworzy się w nowej karcie.

Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć, jak Ci poszło. Utworzenie instancji Vertex AI Workbench

Zadanie 2. Klonowanie repozytorium używanego w trakcie szkolenia w ramach instancji Vertex AI Workbench

Aby sklonować notatnik w instancji JupyterLab:

  1. Otwórz nowe okno terminala w JupyterLab.

  2. Uruchom to polecenie w wierszu poleceń:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git cd asl-ml-immersion export PATH=$PATH:~/.local/bin make install
  1. Aby potwierdzić, że repozytorium zostało sklonowane, kliknij dwukrotnie folder asl-ml-immersion i sprawdź, czy widzisz jego zawartość. W tym katalogu znajdują się pliki wszystkich opartych na notatnikach modułów Jupyter będących częścią tego szkolenia.

Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć, jak Ci poszło. Sklonowanie repozytorium używanego w trakcie szkolenia w ramach instancji Notatników platformy Vertex AI

Zadanie 3. Zapewnienie wyjaśnialności w modelu TensorFlow w Vertex AI

  1. W interfejsie notatnika przejdź do asl-ml-immersion > notebooks > responsible_ai > explainable_ai > solutions i otwórz xai_image_vertex.ipynb.

  2. Nie wychodząc z interfejsu notatnika, kliknij Edytuj > Wyczyść wszystkie dane wyjściowe.

  3. Uważnie przeczytaj instrukcje w notatniku i uruchom go.

Wskazówka: aby uruchomić bieżącą komórkę, kliknij ją i naciśnij SHIFT + ENTER. Lista pozostałych poleceń dotyczących komórek znajduje się w interfejsie notatnika w sekcji Uruchom.

Kończenie modułu

Po ukończeniu modułu kliknij End Lab (Zakończ moduł). Qwiklabs usunie wykorzystane zasoby i wyczyści konto.

Po zakończeniu modułu będzie można ocenić związane z nim wrażenia. Wybierz odpowiednią liczbę gwiazdek, wpisz komentarz, a następnie kliknij Submit (Prześlij).

Liczba gwiazdek oznacza odpowiednie oceny:

  • 1 gwiazdka – bardzo zła,
  • 2 gwiazdki – zła,
  • 3 gwiazdki – neutralna,
  • 4 gwiazdki – dobra,
  • 5 gwiazdek – bardzo dobra.

Jeśli nie chcesz dzielić się swoją opinią, możesz zamknąć okno dialogowe.

Jeśli chcesz przesłać swoją opinię, sugestie lub propozycje poprawek, użyj karty Support (Pomoc).

Copyright 2020 Google LLC. Wszelkie prawa zastrzeżone. Google i logo Google są znakami towarowymi Google LLC. Wszelkie inne nazwy firm i produktów mogą być znakami towarowymi odpowiednich podmiotów, z którymi są powiązane.

Ta treść jest obecnie niedostępna

Kiedy dostępność się zmieni, wyślemy Ci e-maila z powiadomieniem

Świetnie

Kiedy dostępność się zmieni, skontaktujemy się z Tobą e-mailem