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 vertex-ai-mlops 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 *DevExplorations 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。

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 vertex-ai-mlops 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vertex-ai-mlops

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

苏钥凤Magdalene

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值