آموزش مبانی Google Cloud Platform برای یادگیری ماشین با Vertex AI

آموزش مبانی Google Cloud Platform برای یادگیری ماشین با Vertex AI با عنوان اصلی Google Cloud Platform for Machine Learning Essential Training یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این دوره با سرویس های Google Cloud Platform و نحوه استفاده از آن ها در پروژه های یادگیری ماشین آشنا می شوید. همچنین کار با ابزارهای Vertex AI برای طراحی و آزمایش مدل های هوش مصنوعی، توسعه مدل، مدیریت داده ها و استقرار مدل های یادگیری ماشین را یاد می گیرید.

Google Cloud Platform چیست و چه کاربردی در یادگیری ماشین دارد؟

Google Cloud Platform یا GCP مجموعه ای از سرویس های ابری گوگل است که امکانات مختلفی برای توسعه، اجرا و مدیریت برنامه های نرم افزاری و پردازش داده در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. یکی از حوزه های مهم کاربرد این پلتفرم، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. با استفاده از سرویس های ابری می توان زیرساخت مورد نیاز برای توسعه و اجرای مدل های یادگیری ماشین را بدون نیاز به مدیریت مستقیم تمام منابع سخت افزاری فراهم کرد.

در این آموزش ابتدا با ارتباط میان GCP و Machine Learning آشنا می شوید و پیش نیازهای لازم برای کار با این فناوری ها را بررسی می کنید. همچنین با مفهوم استفاده از Cloud Services و نکات مهم کار با سرویس های ابری آشنا خواهید شد. این مباحث پایه به شما کمک می کنند ساختار کلی محیط توسعه ابری گوگل را بهتر درک کنید و برای استفاده از ابزارهای تخصصی تر آماده شوید.

Vertex AI Studio چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟

Vertex AI Studio یکی از ابزارهای پلتفرم Vertex AI در Google Cloud است که برای آزمایش و تعامل با مدل های هوش مصنوعی مولد مورد استفاده قرار می گیرد. این محیط به توسعه دهندگان اجازه می دهد مدل های مختلف را بررسی کنند، Promptهای متنی طراحی کنند و خروجی مدل ها را بدون نیاز به پیاده سازی کامل یک برنامه آزمایش کنند. همچنین امکان کار با مدل های چندرسانه ای و بررسی قابلیت های تولید محتوا در اختیار کاربران قرار می گیرد.

در این بخش با Model Garden و نحوه انتخاب مدل های مختلف GenAI آشنا می شوید. سپس طراحی و آزمایش Prompt برای مدل های زبانی و چندرسانه ای را یاد می گیرید و خروجی مدل های تولید تصویر و گفتار را بررسی می کنید. در پایان نیز با انجام تمرین انتخاب و آزمایش مدل های GenAI، آموخته های خود را در یک سناریوی عملی به کار می گیرید.

کار با Vertex AI Notebooks و محیط توسعه یادگیری ماشین

Vertex AI Notebooks محیطی برای نوشتن، اجرا و مدیریت کدهای مرتبط با علم داده و یادگیری ماشین است. Notebookها به توسعه دهندگان و متخصصان داده اجازه می دهند کد، توضیحات و خروجی های محاسباتی را در یک محیط تعاملی کنار یکدیگر قرار دهند. این روش برای آزمایش الگوریتم ها، تحلیل داده ها و توسعه مدل های یادگیری ماشین بسیار کاربردی است و امکان مدیریت محیط توسعه را در زیرساخت ابری Google Cloud فراهم می کند.

در این بخش با سرویس های موجود در Vertex AI Notebooks و تفاوت Notebookهای مدیریت شده و مدیریت شده توسط کاربر آشنا می شوید. همچنین نحوه استفاده از نمونه TensorFlow برای مجموعه داده MNIST، به روزرسانی Notebook Instance و کار با نمونه های Notebook را بررسی می کنید. در ادامه، با انجام تمرین راه اندازی Notebook، مراحل آماده سازی محیط توسعه را به صورت عملی تجربه خواهید کرد.

Vector Search و Feature Store در توسعه مدل های یادگیری ماشین

در پروژه های یادگیری ماشین، مدیریت و آماده سازی داده ها نقش مهمی در کیفیت و عملکرد مدل ها دارد. Vector Search یکی از قابلیت های مهم برای جستجو بر اساس شباهت بردارهای عددی است و در کاربردهایی مانند جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات مرتبط مورد استفاده قرار می گیرد. این فناوری به سیستم اجازه می دهد به جای مقایسه صرف کلمات، شباهت میان نمایش برداری داده ها را بررسی کند.

در کنار Vector Search، با Feature Store نیز آشنا می شوید. Feature Store برای مدیریت و سازمان دهی Featureهای مورد استفاده در مدل های یادگیری ماشین به کار می رود و به یکپارچگی فرایند استفاده از داده ها در مراحل مختلف توسعه مدل کمک می کند. در این آموزش نحوه کار با Vector Search و مفاهیم Feature Store بررسی می شود و با انجام یک تمرین عملی، ایجاد Feature Store را تجربه خواهید کرد.

استقرار مدل یادگیری ماشین با Vertex AI

پس از توسعه و آماده سازی یک مدل یادگیری ماشین، باید آن را برای استفاده در محیط عملیاتی آماده کنید. استقرار مدل یا Model Deployment فرایندی است که طی آن مدل در اختیار برنامه ها و کاربران قرار می گیرد تا بتوانند از قابلیت های پیش بینی آن استفاده کنند. مدیریت نسخه های مدل، انتخاب روش ارائه خروجی و آماده سازی زیرساخت اجرای مدل از جمله موضوعات مهم در این مرحله هستند.

در این بخش با Model Registry و نحوه ثبت مدل در آن آشنا می شوید. همچنین تفاوت Batch Endpoint و Online Endpoint را بررسی می کنید و با قالب های Model Pipeline آشنا خواهید شد. در ادامه، با اجرای یک تمرین عملی، نحوه اجرای یک Model Pipeline Job و ارزیابی نتایج آن را یاد می گیرید. این مباحث دید جامعی از مراحل آماده سازی و استقرار مدل در محیط Google Cloud در اختیار شما قرار می دهند.

چرا یادگیری Vertex AI برای توسعه دهندگان اهمیت دارد؟

توسعه پروژه های یادگیری ماشین تنها به طراحی الگوریتم و آموزش مدل محدود نمی شود. مدیریت محیط توسعه، آزمایش مدل های مختلف، آماده سازی داده ها، کنترل نسخه های مدل و استقرار آن ها نیز بخش های مهمی از چرخه توسعه هستند. Vertex AI مجموعه ای از ابزارهای یکپارچه در Google Cloud فراهم می کند که به توسعه دهندگان کمک می کنند این مراحل را در یک بستر ابری مدیریت کنند.

یادگیری این ابزارها برای برنامه نویسانی که قصد ورود به حوزه Machine Learning و Generative AI را دارند، اهمیت زیادی دارد. آشنایی با Vertex AI Studio، Notebooks، Vector Search، Feature Store و Model Registry به شما کمک می کند با بخش های مختلف چرخه توسعه مدل آشنا شوید. این دانش همچنین می تواند در طراحی و پیاده سازی راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در پروژه های نرم افزاری کاربرد داشته باشد.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای برنامه نویسان، متخصصان داده، مهندسان یادگیری ماشین و افرادی مناسب است که می خواهند با ابزارهای Google Cloud در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوند. اگر تجربه برنامه نویسی دارید و قصد دارید از سرویس های ابری برای توسعه، آزمایش و استقرار مدل های یادگیری ماشین استفاده کنید، مباحث این آموزش می توانند نقطه شروع مناسبی برای شما باشند.

همچنین افرادی که می خواهند کار با محیط Vertex AI را یاد بگیرند و با فرایندهای مختلف توسعه مدل های هوش مصنوعی آشنا شوند، می توانند از این دوره بهره ببرند. محتوای آموزش به زبان انگلیسی ارائه شده و دارای زیرنویس انگلیسی است. آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه نویسی، یادگیری ماشین و اصطلاحات فنی انگلیسی می تواند به درک بهتر مطالب کمک کند.