开始使用 Google AI Platform (Vertex AI) 的综合指南：开启你的机器学习之旅
Google AI Platform，现已更名为 Vertex AI，是一个强大的机器学习平台，提供了一套完整的工具和服务，帮助开发者构建、训练和部署机器学习模型。从初学者到经验丰富的专家，Vertex AI 都能满足不同用户的需求。本文将深入探讨如何开始使用 Vertex AI，涵盖从设置项目到部署模型的各个方面，帮助你快速入门并开启你的机器学习之旅。
一、设置 Google Cloud 项目和 Vertex AI
在使用 Vertex AI 之前，你需要一个 Google Cloud 项目。如果你还没有，请按照以下步骤创建一个：
- 访问 Google Cloud Console (console.cloud.google.com)。
- 创建一个新的项目或选择一个现有项目。
- 启用 Vertex AI API。在搜索栏中搜索 “Vertex AI API” 并点击启用。
二、选择开发环境：Notebooks 还是自定义环境？
Vertex AI 提供了两种主要的开发环境：
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Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本: 这是一个托管的 JupyterLab 环境，预装了常用的机器学习库和工具。它提供了一个便捷的方式来进行实验、探索数据和构建模型，无需进行复杂的设置。你可以选择不同机器类型和 GPU 加速，以满足不同的计算需求。 用户管理的笔记本提供更大的灵活性和控制权，你可以安装自定义库和依赖项。
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自定义环境: 如果你需要更大的灵活性，可以选择在本地机器或其他云平台上设置你的开发环境。然后，你可以使用 Vertex AI SDK 与平台交互，提交训练作业和部署模型。这种方式适合已经拥有成熟开发环境的用户，或者需要使用特定硬件或软件的用户。
三、数据准备：你的模型的燃料
数据是机器学习的核心。在开始训练模型之前，你需要准备好你的数据。Vertex AI 提供了多种数据存储和管理选项：
- Vertex AI Feature Store: 这是一个用于存储和管理机器学习特征的中心化存储库。它可以帮助你提高数据质量，减少数据重复，并简化特征工程流程。
- Cloud Storage: 你可以使用 Cloud Storage 存储你的数据集，并将其作为训练数据的输入。
- BigQuery: 如果你处理的是大型数据集，BigQuery 是一个理想的选择。它是一个高度可扩展的数据仓库，可以高效地查询和分析数据。
四、选择合适的机器学习模型
Vertex AI 支持多种机器学习模型，包括：
- 预训练模型: Vertex AI 提供了一系列预训练模型，可以直接用于各种任务，例如图像分类、自然语言处理和目标检测。你可以使用这些模型进行快速原型设计，或者根据你的特定需求进行微调。
- AutoML: 如果你没有机器学习的专业知识，AutoML 可以帮助你自动构建和训练模型。你只需要提供数据，AutoML 会自动选择最佳的模型架构和超参数。
- 自定义训练: 如果你需要更大的控制权，你可以使用 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等框架构建和训练自定义模型。Vertex AI 提供了分布式训练功能，可以加速训练过程。
五、训练模型：将数据转化为智能
选择好模型后，就可以开始训练了。Vertex AI 提供了多种训练选项：
- 在 Vertex AI Workbench 中训练: 你可以直接在 JupyterLab 环境中训练模型。
- 使用 Vertex AI Training 服务: 你可以提交训练作业到 Vertex AI Training 服务，它会自动分配资源并管理训练过程。 你可以选择不同的机器类型和 GPU 加速，以优化训练性能。
- 使用自定义训练: 你可以使用 Vertex AI SDK 在自定义环境中提交训练作业。
六、评估模型性能：确保你的模型达到预期
训练完成后，你需要评估模型的性能。Vertex AI 提供了多种评估指标，例如准确率、精确率、召回率和 F1 值。你可以使用这些指标来衡量模型的泛化能力，并识别潜在的改进方向。 Vertex AI 的 TensorBoard 集成可以帮助你可视化训练过程和模型性能。
七、部署模型：将你的模型投入生产
当你的模型达到预期的性能后，就可以将其部署到生产环境中了。Vertex AI 提供了两种主要的部署方式：
- 批量预测: 如果你需要对大量数据进行预测，可以使用批量预测。
- 在线预测: 如果你需要实时预测，可以使用在线预测。 Vertex AI 提供了自动缩放功能，可以根据流量自动调整部署的资源。
八、监控和管理模型：持续改进你的模型
部署模型后，你需要持续监控其性能，并根据实际情况进行调整。Vertex AI 提供了监控工具，可以帮助你跟踪模型的性能指标，例如延迟、吞吐量和错误率。 你还可以使用 Vertex AI Model Registry 来管理你的模型版本，并进行 A/B 测试。
九、示例：使用 Vertex AI Workbench 训练一个简单的模型
以下是一个简单的示例，演示如何在 Vertex AI Workbench 中训练一个线性回归模型：
“`python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
加载数据
data = pd.read_csv(‘your_data.csv’)
划分训练集和测试集
X = data[[‘feature1’, ‘feature2’]]
y = data[‘target’]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f”Mean Squared Error: {mse}”)
保存模型 (可选)
…
“`
十、总结
Vertex AI 提供了一个完整的机器学习平台，可以帮助你简化机器学习流程，从数据准备到模型部署。 通过本文的介绍，你应该对如何开始使用 Vertex AI 有了更清晰的了解。 记住，学习是一个持续的过程，不断探索 Vertex AI 的丰富功能，才能最大限度地发挥其潜力。 开始你的机器学习之旅吧！