Vertex AI MLOps 项目使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
vertex-ai-mlops
项目是一个开源的机器学习操作(MLOps)项目,旨在演示如何使用 Google Cloud Platform 的 Vertex AI 进行端到端的机器学习工作流程。项目的目录结构如下:
00 - Setup
: 初始化和设置环境所需的文件和脚本。01 - Data Sources
: 存储和处理数据源的相关文件。02 - Vertex AI AutoML
: 使用 Vertex AI AutoML 的相关代码和笔记本。03 - BigQuery ML (BQML)
: 使用 BigQuery ML 的相关代码和笔记本。04 - scikit-learn
: 使用 scikit-learn 框架的相关代码和笔记本。05 - TensorFlow
: 使用 TensorFlow 框架的相关代码和笔记本。06 - XGBoost
: 使用 XGBoost 框架的相关代码和笔记本。07 - PyTorch
: 使用 PyTorch 框架的相关代码和笔记本。08 - R
: 使用 R 语言的相关代码和笔记本。99 - Cleanup
: 清理和结束项目时使用的文件和脚本。
除此之外,还有一些其他文件夹,如 Applied *
,Dev
,Explorations
等,这些文件夹包含了各种应用示例、开发工具和探索性工作。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常是 readme.md
文件,它位于项目的根目录下。这个文件为项目提供了一个概述,包括项目的目的、功能、如何使用以及如何贡献。
在 readme.md
中,你可以找到以下部分:
- 项目简介:介绍了项目的主要内容和目的。
- 如何使用:提供了基本的指导,如何开始使用项目。
- 功能:描述了项目的主要功能。
- 2024/2025 更新:介绍了项目的最新进展和未来的发展方向。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常用于定义项目运行时的环境和参数。在这个项目中,配置文件可能包括:
config.yaml
:可能包含了项目运行所需的环境变量、API 密钥、数据库连接信息等。.env
:一个环境变量文件,用于存储项目的敏感配置信息,如数据库用户名和密码。- 其他框架或工具的配置文件,如
Dockerfile
,用于定义如何构建项目的 Docker 容器。
在开始使用项目之前,你需要根据你的环境调整这些配置文件。确保所有的配置信息都是正确的,并且所有必要的密钥和权限都已经设置好。
以上就是对 vertex-ai-mlops
项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。在开始使用项目之前,请确保你已经理解了这些内容,并根据你的需求进行了相应的配置。