GCP Data-Science-Projekt anlegen mit Terraform
Durch Nutzung von Terraform kann man in wenigen Befehlen eine Data Science Projektumgebung hochziehen und sie auch wieder sauber entfernen. Unten ist ein kompletter, “einfach …
Schlagwort: GCP
Machine Learning Pipeline mit Vertex AI Pipelines
Basierend auf dem ersten Beitrag zu Vertex AI Pipelines wird in diesem Beitrag die Erstellung einer kompletten Machine Learning Pipeline mit Vertex AI Pipelines erklärt. …
Vertex AI Pipelines mit Kubeflow (Basics)
Data Science Projekte bestehen selten aus einem einzelnen Skript. Stattdessen gibt es meist mehrere aufeinander aufbauende Schritte, wie Daten laden, Feature Engineering, Modelltraining oder Deployment. …
Feature Store mit dbt erstellen
In diesem Beitrag soll ein einfacher (offline) Feature Store erstellt werden. Features sollen versioniert, getestet und nachvollziehbar in einer Datenbank abgelegt werden und können dann …
Terraform
Wer schon einmal versucht hat, manuell in der Google Cloud Ressourcen anzulegen, weiß: Klickt man sich durch die Weboberfläche, wird es schnell unübersichtlich.Die Lösung heißt …
GCP Projekte einrichten
Google Cloud Platform (GCP) ist ein leistungsfähiges, aber komplexes Ökosystem. Besonders Einsteiger verlieren sich leicht in Projekten, Service Accounts und Berechtigungen. In diesem Blog wird …
GCP Pub/Sub für Data-Science
Immer mehr Machine-Learning-Modelle laufen produktiv und generieren kontinuierlich neue Vorhersagen. Damit steigt der Bedarf, diese Predictions, Features und Labels in Echtzeit zu erfassen, zu überwachen …
CI/CD mit GitHub Actions und GCP
In diesem Beitrag wird gezeigt, wie man einen vollständigen CI/CD-Workflow für eine Python-Anwendung mithilfe von GitHub und GCP erstellt. Eine einfache Anwendung soll mit Hilfe …
Experiment Tracking mit MLflow und Vertex AI
Beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen entsteht schnell eine Vielzahl an Varianten: unterschiedliche Hyperparameter, Trainingsdaten, Modelle und Evaluationsmetriken. Um den Überblick zu behalten, ist Experiment Tracking unerlässlich. …
Model Deployment auf GCP
In diesem Beitrag soll gezeigt werden, wie man ein einfaches Modell auf der Google Cloud mit Vertex AI bereitstellen kann. Wie man grundsätzlich mit GCP …