Pengembangan model di instance notebook terkelola

Halaman ini menjelaskan cara umum untuk mengembangkan model machine learning (ML) di notebook terkelola Vertex AI Workbench. Anda dapat menggunakan paket Python yang sudah diinstal yang biasa digunakan untuk pengembangan model ML, pelatihan kustom Vertex AI, dan BigQuery ML.

Paket Python umum

Secara default, instance notebook terkelola sudah diinstal sebelumnya dengan paket Python yang biasa digunakan untuk pengembangan model. Impor paket-paket ini ke dalam file notebook Anda sebelum siap untuk digunakan.

Pelatihan kustom Vertex AI

Anda dapat menggunakan pelatihan kustom Vertex AI untuk membuat dan melatih model dari dalam instance notebook terkelola Anda.

Instal salah satu library klien Vertex AI pada instance Anda, atau gunakan Vertex AI API untuk mengirim permintaan API dari file notebook Jupyter.

BigQuery ML

Dengan BigQuery ML, Anda dapat melatih model yang menggunakan data BigQuery, semuanya dari dalam instance notebook terkelola Anda. Misalnya, dengan menggunakan klien Python untuk BigQuery, Anda dapat mengirim perintah SQL dari file notebook guna membuat model, kemudian menggunakan model tersebut untuk mendapatkan prediksi batch.

BigQuery ML memanfaatkan mesin komputasi BigQuery, sehingga Anda tidak perlu men-deploy resource komputasi yang diperlukan untuk prediksi batch atau pelatihan model. Hal ini dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyiapkan pelatihan, evaluasi, dan prediksi.

Langkah selanjutnya