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Checkpoints
Set up a Google Cloud Storage bucket
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Upload the data files to your Cloud Storage bucket
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Run a single-instance trainer in the cloud
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Create a Cloud ML Engine model
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Create a version v1 of your model
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AI Platform: Qwik Start
GSP076
Resumen
Mediante este lab, obtendrá experiencia práctica en el entrenamiento de modelos de TensorFlow 2.x, tanto a nivel local como en AI Platform. Después del entrenamiento, aprenderá a implementar su modelo en AI Platform para derivas (predicciones). Entrenará su modelo para predecir la categoría de ingresos de una persona usando el conjunto de datos de ingresos del censo de los Estados Unidos.
Este lab brinda una introducción al entrenamiento y la predicción en AI Platform de principio a fin. Se utilizará un conjunto de datos del censo para realizar lo siguiente:
- Crear una aplicación de entrenamiento de TensorFlow 2.x y validarla de manera local
- Ejecutar su trabajo de entrenamiento en una sola instancia de trabajador en la nube
- Implementar un modelo para asistir la predicción
- Solicitar una predicción en línea y ver la respuesta
Qué compilará
Con la muestra, se compila un modelo de clasificación para la predicción de la categoría de ingresos según el conjunto de datos correspondiente del censo de Estados Unidos. Las siguientes son las dos categorías de ingresos (también conocidas como etiquetas):
- >50K: Superior a USD 50,000
- ≤50K: Inferior o igual a USD 50,000
La muestra define el modelo con la API secuencial de Keras. También determina las transformaciones de datos particulares del conjunto de datos del censo y luego asigna estos atributos (potencialmente) transformados a la DNN o a la parte lineal del modelo.
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