AI Platform: Qwik Start

AI Platform: Qwik Start | Google Cloud Skills Boost

 

 

 

Cloud에서 AI 쪽 기능을 제공하는 것은 그리 놀랍지는 않은 일이다. 당장 Colab 같은 서비스도 cloud service의 일종이라 볼 수 있겠다.

 

 

Machine Learning이 무엇인지 모르겠다면

 

 

 

이번 lab에서는 TensorFlow로 모델을 학습하고 AI Platform에 어떤 방법으로 적용시킬 것인지 배운다.

(랩이 안 열려서 계속 문의했었는데 숙소 와이파이가 의심스럽다.)

 

 

Navigation menu -> AI Platform -> Dashboard

 

 

Notebooks -> View notebook instances

 

 

NEW NOTEBOOK -> TensorFlow Enterprise -> TensorFlow Enterprise 2.X (with LTS) -> Without GPUs

 

 

Edit instance properties -> 주어진대로 설정

 

instance가 생성되면 Open JupyterLab 클릭.

 

 

Other -> Terminal

 

 

터미널에 다음 명령어 입력.

 

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

 

training-data-analyst/self-paced-labs/ai-platform-qwikstart/ai_platform_qwik_start.ipynb 열기

 

Edit -> Clear All Outputs 클릭 후 셀 하나하나씩 실행하며 따라가기.

 

 

 

노트북에서 진행하는 것들을 간략히 정리해보자면 다음과 같다.

 

Step 1. public cloud storage bucket에서 training data를 local 환경으로 가져온다.

 

Step 2. local에서 data preprocessing, model, training을 위한 코드를 파일에 담고 training을 진행한다.

 

prediction을 할 data를 따로 저장하여 prediction을 진행한다.

 

Step 3. cloud storage bucket을 만들어 데이터들을 업로드한다.

 

그리고 cloud 안 single-instance에 bucket안 데이터를 이용하여 training 하도록 명령한다.

(model의 checkpoint 같은 것들도 bucket 안에 저장되도록 설정한다.)

 

훈련된 model에 prediction을 시켜본다.

 

 

굳이 왜 AI platform이라는 서비스가 있을지 고민해봤는데 그냥 vm 만들어서 training 시키는 것보다 cloud와의 연동성이 좋아서 이런 서비스를 제공하나 싶다.

 

training만 시킬 거면 vm처럼 계속해서 자원을 점유할 필요는 없으니깐 비용적인 측면에서 효과적이긴 하겠다.