كيف تدرب وتنشر نموذح على سحابة قوقل ؟

إضافة عنوان

 

Tensorflow + Cloud ML

 

صورة

خطوات سير العمل العامة ل ML على السحابة

 

مقدمة

 

ماذا ستتعلم؟

 

ستتعلم بناء حل بتعلم الآلة يستخدم كلا من Tensorflow and AI Platform للتديب الموزع distributed training على السحابة ومن ثم نشر النموذج على السحابة والتنبؤ باسعار البيوت اونلاين باستخدام REST API و JSON

 

سنغطي هذه المواضيع:

 

1. كيف نستخدم Tensorflow's high level Estimator API
2. كيف ننشر tensorflow كود للتدريب الموزع distributed training في السحابة cloud
3. كيف نقيم النتائج باستخدام TensorBoard
4. كيف ننشر النموذج الناتج the resulting model في السحابة cloud للتنبؤ اونلاين

 

ماهو tf.estimator ؟

 

واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow عالية المستوى تعمل على تبسيط برمجة التعلم الآلي. وتساعد على:

 

• تدريب training
• تقييم evaluation
• تنبؤ prediction
• تصدير للخدمة export for serving

 

لنبدأ

 

افتح Google Console سنفترض أنك مسجل من قبل وجاهز لإستخدامها

 

افتح Cloud Shell ومن ثم اضعط علي زر الاستمرار

 

 

 

ستفتح لك نافذة تشبة هذه

 

 

الان قم بانشاء Storage Bucket للتخزين بإتباع الخطوات التالية:

 

• في GCP Console انقر على  Navigation menu ومن تم اختر Storage
• انقر على Create bucket
• اختر اسم فريد غير مكرر واختر المنطقة المناسبة لك او اجعلها متعددة
• انقر Create
•  

 

تشغيل AI Platform

 

في GCP Console انقر على  Navigation menu ومن تم اختر AI Platform ثم Notebooks

 

 

 

اختر New Instance
 

 

ثم اختر Tensorflow Enterprise 1.XX  ومن ثم Without GPU

 

 

 

سيستغرق الأمر من ٢ الى ٣ دقائق

 

ثم انقر فوق فتح JupyterLab سيتم فتح نافذة JupyterLab في علامة تبويب جديدة.

 

 

الخطوة التالية تحميل ال Notebook
اختر Terminal كما هو موضح بالصورة

 

 

استنساخ الكود clone

 

في موجه الأوامر ، اكتب الأمر التالي (اختر إما الامر بالخيار الأول أو الخيار الثاني) ثم اضغط على Enter.

 

الخيار الأول: هنا الشرح مختصر

 

git clone https://github.com/Ruqyai/Deploy-a-Model-on-Cloud-ML-Engine.git

 

الخيار الثاني: هنا في اسهاب بالشرح

 

git clone https://github.com/vijaykyr/tensorflow_teaching_examples.git

 

فتح وتنفيذ ال Notebook

 

من Jupyter console

للخيار الأول: اختر
> cloud-ml-housing-prices.ipynb

 

للخيار الثاني: اذهب الى واختر
tensorflow_teaching_examples > housing_prices > housing_prices > cloud-ml-housing-prices.ipynb

 

الآن سيظهر لك ال Notebook ابدآ بقراءة الأكواد وتشغيلها

 

 

 

ترجمة من مختبر على Qwiklabs
 

 

 

كلمات دليلية: cloud