全栈工程师-DevOps与云计算-Google Cloud Platform (GCP)_GCP核心服务：机器学习与人工智能.docx

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GCP机器学习与人工智能概览

1GCP机器学习与人工智能服务介绍

GoogleCloudPlatform(GCP)提供了一系列强大的机器学习与人工智能服务，旨在帮助开发者和企业快速构建、训练和部署机器学习模型。这些服务覆盖了从数据预处理、模型训练到模型部署的整个机器学习流程，使得无论是机器学习新手还是专家，都能在GCP上找到适合自己的工具。

1.1GoogleCloudAIPlatform

GoogleCloudAIPlatform是一个全面的机器学习平台，它支持从数据预处理、模型训练到模型部署的整个流程。AIPlatform提供了机器学习引擎，可以使用TensorFlow、Scikit-learn等流行框架训练模型。此外，它还提供了模型部署服务，使得训练好的模型可以快速部署为API，供其他应用调用。

1.1.1示例：使用AIPlatform训练一个TensorFlow模型

#导入必要的库

fromgoogle.cloudimportaiplatform

#初始化AIPlatform客户端

client=aiplatform.gapic.JobServiceClient()

#定义训练任务

job_spec={

worker_pool_specs:[

{

machine_spec:{

machine_type:n1-standard-4,

accelerator_type:NVIDIA_TESLA_K80,

accelerator_count:1,

},

replica_count:1,

container_spec:{

image_uri:gcr.io/deeplearning-platform-release/tf2-gpu.2-3,

command:[python,train.py],

args:[--data_dir,/gcs/my-bucket/data,--model_dir,/gcs/my-bucket/model],

},

}

],

display_name:my-tf-job,

}

#提交训练任务

response=client.create_custom_job(parent=projects/123456789/locations/us-central1,custom_job=job_spec)

print(Trainingjobsubmitted:{}.format())

1.2GoogleCloudAutoML

GoogleCloudAutoML是一系列工具，旨在帮助没有机器学习经验的开发者构建高质量的机器学习模型。AutoML提供了针对图像识别、文本分类、翻译、视频分析和表格数据的特定服务，用户只需上传数据，AutoML就会自动选择最佳模型并进行训练。

1.2.1示例：使用AutoML进行图像识别

#导入必要的库

fromgoogle.cloudimportautoml_v1beta1

#初始化AutoML客户端

client=automl_v1beta1.AutoMlClient()

#定义项目和位置

project_id=my-project-id

location=us-central1

#创建数据集

dataset={

display_name:my-image-dataset,

image_classification_dataset_metadata:{},

}

response=client.create_dataset(parent=projects/{}/locations/{}.format(project_id,location),dataset=dataset)

print(Datasetcreated:{}.format())

#上传图像数据

image={

image:{

mime_type:image/jpeg,

image_bytes:open(path/to/image.jpg,rb).read(