ASL-ML-Immersion 是由 Google Cloud 的高级解决方案实验室(Advanced Solutions Lab, ASL)团队维护的一个 GitHub 仓库。这个项目包含了一系列 Jupyter 笔记本,旨在在 Vertex AI 平台上运行,为软件工程师提供从零基础到高级水平的机器学习培训。
全面的内容覆盖:该仓库涵盖了广泛的模型架构,包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer 模型等,适用于多种数据模态,如表格数据、图像、文本和时间序列。
实用的工具介绍:项目还介绍了 Google Cloud 的 Vertex AI 平台上的各种工具,用于大规模操作 TensorFlow、Scikit-learn 和 PyTorch 模型,如 Vertex 训练、调优和服务,以及 TFX 和 Kubeflow 管道。
结构化的学习路径:从 TensorFlow 入门开始,逐步深入到更复杂的主题,为学习者提供清晰的进阶路径。
实践与理论结合:通过 labs
和 solutions
文件夹的结构,学习者可以先尝试解决问题,然后参考标准答案,真正掌握所学知识。
ASL-ML-Immersion 的仓库结构清晰明了,主要包含以下几个部分:
├── kernels - 包含lab文件夹中某些笔记本所需的内核脚本
├── notebooks - 按主题组织的实验和解决方案笔记本
│ ├── bigquery
│ ├── building_production_ml_systems
│ ├── docker_and_kubernetes
│ ├── ...
├── scripts - 包含在Vertex AI上启用和设置服务的设置脚本
每个主题文件夹下通常都有 labs
和 solutions
两个子文件夹,方便学习者进行实践和对照学习。
要开始使用 ASL-ML-Immersion,您需要按照以下步骤进行:
环境设置:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git
cd asl-ml-immersion
./scripts/setup_on_cloudshell.sh
创建 Vertex AI Workbench 实例: 按照官方文档在 Vertex AI Workbench 上设置 JupyterLab 实例。
在 JupyterLab 实例中设置项目: 在 JupyterLab 终端中运行:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git
cd asl-ml-immersion
export PATH=$PATH:~/.local/bin
make install
开始学习: 设置完成后,您可以在基础的 "Python 3" 内核上打开并执行笔记本。
循序渐进:如果您是机器学习新手,建议从 TensorFlow 简介 开始。
动手实践:利用 labs
文件夹中的笔记本进行编码练习,填写 TODO 部分。
对照学习:完成练习后,参考 solutions
文件 夹中的笔记本验证您的代码。
灵活使用:某些笔记本可能需要 GPU/TPU 加速器,但大多数实验室不需要。根据具体需求选择合适的硬件配置。
关注更新:项目持续更新中,定期检查是否有新的内容或改进。
贡献限制:目前只有 Google 员工可以为这个仓库做出贡献。
非官方产品:这不是官方支持的 Google 产品,使用 Google Cloud 产品会产生费用。
许可证:项目采用 Apache License 2.0 许可证。
ASL-ML-Immersion 项目为想要深入学习机器学习的软件工程师提供了一个全面、系统的学习资源。通过结构化的内容、实践练习和最新的 Google Cloud 工具,学习者可以逐步掌握从基础到高级的机器学习技能。无论您是机器学习新手,还是想要提升技能的经验开发者,这个项目都能为您提供宝贵的学习机会。
开始您的机器学习之旅吧,利用 Google Cloud Platform 的强大功能,探索 ASL-ML-Immersion 项目,成为机器学习领域的专家!
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