Vertex AI: Qwik Start

このプロジェクトでは、次のことを行います。

Train a TensorFlow model locally in a hosted Vertex Notebook and create a managed Tabular dataset artifact for experiment tracking

Containerize your training code with Cloud Build and push it to Google Cloud Artifact Registry

Run a Vertex AI custom training job with your custom model container and use Vertex TensorBoard to visualize model performance

Deploy trained model to a Vertex Online Prediction Endpoint for serving predictions, request an online prediction & explanation and see the response

1.5 hours
中級
ダウンロード不要
共有できる証明書
英語
デスクトップのみ

This is a self-paced lab that takes place in the Google Cloud console. In this lab, you will use BigQuery for data processing and exploratory data analysis, and the Vertex AI platform to train and deploy a custom TensorFlow Regressor model to predict customer lifetime value (CLV). The goal of the lab is to introduce to Vertex AI through a high value real world use case - predictive CLV. Starting with a local BigQuery and TensorFlow workflow, you will progress toward training and deploying your model in the cloud with Vertex AI.

あなたが開発するスキル

  • Tensorflow

  • Bigquery

  • Data Analysis

  • Google Cloud Platform

プロジェクトの仕組み

新しいツールやスキルをインタラクティブな実践的環境で学習します

ダウンロードが不要のクラウド型ワークスペースでソフトウェアやツールにアクセスできます。

提供:

Placeholder

Google Cloud

よくある質問

プロジェクトでは、インタラクティブな実践型の環境で、一連の指示に従ってアクティビティやシナリオを完成します。プロジェクトは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境とさまざまな製品の実際のインスタンスで完了します。

プロジェクトを購入すると、プロジェクトを完了するために必要な製品への一時的なアクセスを含む、プロジェクト完了のために必要なすべてのものを手に入れることができます。

プロジェクトは、技術的にはモバイルデバイスで作業可能ですが、ノートパソコンまたはデスクトップのみでプロジェクトを完了することを強くお勧めします。

プロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、製品環境を終了する前に、ファイルや作業内容を必ず端末に保存しておいてください。

プロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

プロジェクトには学費援助が利用できません。

まれに、メンテナンスなどの理由でプロジェクトが停止されることがあります。何か問題が発生した場合は、お問い合わせまでご連絡ください。

プロジェクトでは聴講を使用できません。

ページ上部には、このプロジェクトで推奨される経験レベルが表示されます。

はい。プロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用できます。