arrow_back

Пояснення моделі класифікації зображень за допомогою Vertex Explainable AI

Test and share your knowledge with our community!
done
Get access to over 700 hands-on labs, skill badges, and courses

Пояснення моделі класифікації зображень за допомогою Vertex Explainable AI

Lab 1 година 30 годин universal_currency_alt 5 кредитів show_chart Середній
info This lab may incorporate AI tools to support your learning.
Test and share your knowledge with our community!
done
Get access to over 700 hands-on labs, skill badges, and courses

Огляд

У цій практичній роботі ви навчитеся тренувати модель класифікації на основі даних зображень і розгортати її на платформі Vertex AI, щоб отримувати прогнози з поясненнями (атрибуції ознак).

Навчальні цілі

  1. Скласти й навчити власну модель класифікації зображень за допомогою платформи Vertex AI.
  2. Розгорнути модель у кінцевій точці.
  3. Отримати прогнози з поясненнями.
  4. Візуалізувати атрибуції ознак з інтегрованих градієнтів.

Завдання 0. Налаштування й вимоги

Для кожної практичної роботи ви безкоштовно отримуєте новий проект Google Cloud і набір інструментів на визначений період часу.

  1. Увійдіть у Qwiklabs у вікні в режимі анонімного перегляду.

  2. Слідкуйте за тим, скільки часу залишилося для виконання практичної роботи (наприклад: 1:15:00). Постарайтеся завершити її вчасно.
    Завдання не можна призупинити, а лише почати спочатку.

  3. Коли будете готові, натисніть Start Lab (Почати практичну роботу).

  4. Занотуйте облікові дані для практичної роботи (ім’я користувача й пароль). Вони знадобляться для входу в Google Cloud Console.

  5. Натисніть Open Google Console (Відкрити Google Console).

  6. Виберіть Use another account (Увійти в інший обліковий запис), потім скопіюйте та вставте облікові дані для доступу до цієї практичної роботи у відповідні поля.
    Якщо ви ввійдете з іншими обліковими даними, станеться помилка або з вас може почати стягуватися плата.

  7. Прийміть умови й пропустіть сторінку відновлення ресурсу.

Увімкніть Notebooks API

  1. У Google Cloud Console у меню навігації натисніть APIs & Services (API і сервіси) > Library (Бібліотека).

  2. Введіть пошуковий запит Notebooks API і натисніть клавішу ENTER.

  3. Натисніть результат Notebooks API. Якщо API не ввімкнено, натисніть Enable (Увімкнути).

Увімкніть Vertex AI API

  1. У Google Cloud Console у меню навігації натисніть Vertex AI > Dashboard (Інформаційна панель).

  2. Натисніть ENABLE ALL RECOMMENDED APIS (УВІМКНУТИ ВСІ РЕКОМЕНДОВАНІ API).

Щоб підтвердити виконання завдання, натисніть Підтвердити виконання. Увімкніть Notebooks API і Vertex AI API

Завдання 1. Відкрийте екземпляр Vertex AI Workbench

  1. У Google Cloud Console у меню навігації натисніть Vertex AI > Workbench.

  2. На сторінці Instance (Екземпляр) натисніть CREATE NEW (СТВОРИТИ).

  3. Використовуйте зону й регіон за умовчанням: . Залиште інші налаштування без змін і натисніть Create (Створити). Нова віртуальна машина запуститься протягом 2–3 хвилин.

  4. Натисніть Open JupyterLab (Відкрити JupyterLab). Вікно JupyterLab відкриється в новій вкладці.

Щоб підтвердити виконання завдання, натисніть Підтвердити виконання. Створіть екземпляр Vertex AI Workbench

Завдання 2. Скопіюйте сховище курсу в екземплярі Vertex AI Workbench

Щоб скопіювати записник у ваш екземпляр JupyterLab, виконайте наведені нижче дії.

  1. Відкрийте нове вікно термінала в JupyterLab.

  2. На запит у командному рядку введіть таку команду:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git cd asl-ml-immersion export PATH=$PATH:~/.local/bin make install
  1. Упевніться, що ви скопіювали сховище. Для цього двічі натисніть каталог asl-ml-immersion і переконайтеся, що його вміст відображається. Файли для всіх практичних робіт на основі записника Jupyter цього курсу мають бути доступними в цьому каталозі.

Щоб підтвердити виконання завдання, натисніть Підтвердити виконання. Скопіюйте сховище курсу в екземпляр записника Vertex AI Platform

Завдання 3. Отримайте поясненні результати моделі TensorFlow на платформі Vertex AI

  1. В інтерфейсі записника перейдіть у розділ asl-ml-immersion > notebooks > responsible_ai > explainable_ai > solutions і відкрийте xai_image_vertex.ipynb.

  2. В інтерфейсі записника натисніть Edit (Редагувати) > Clear All Outputs (Очистити всі результати).

  3. Уважно прочитайте вказівки в записнику й запустіть код у ньому.

Підказка. Щоб запустити поточну клітинку, натисніть її, а потім – комбінацію клавіш SHIFT + ENTER. Інші доступні для клітинок команди наведено в інтерфейсі записника в розділі Run (Виконати).

Завершіть практичну роботу

Закінчивши виконувати практичну роботу, натисніть кнопку End Lab (Завершити практичну роботу). Qwiklabs вилучить використані ресурси й очистить обліковий запис.

Ви зможете оцінити, наскільки вам сподобалося виконувати практичну роботу на платформі. Виберіть потрібну кількість зірочок, введіть коментар і натисніть Submit (Надіслати).

Кількість зірочок відповідає певній оцінці:

  • 1 зірочка = зовсім не сподобалося
  • 2 зірочки = не сподобалося
  • 3 зірочки = не можу сказати напевно
  • 4 зірочки = сподобалося
  • 5 зірочок = дуже сподобалося

Якщо ви не хочете надсилати відгук, просто закрийте діалогове вікно.

Залишайте свої відгуки, пропозиції або коментарі на вкладці Support (Підтримка).

© Google LLC 2022. Усі права захищено. Назва та логотип Google є торговельними марками Google LLC. Усі інші назви компаній і продуктів можуть бути торговельними марками відповідних компаній, з якими вони пов’язані.

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