Vertex AI MLOps 项目使用教程

Vertex AI MLOps 项目使用教程

vertex-ai-mlops Google Cloud Platform Vertex AI end-to-end workflows for machine learning operations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vertex-ai-mlops

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。

vertex-ai-mlops Google Cloud Platform Vertex AI end-to-end workflows for machine learning operations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vertex-ai-mlops