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: Vertex AI
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. …
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 …
Embeddings
Ein Embedding ist eine Darstellung von Daten — z. B. Wörtern, Sätzen, Bildern oder Produkten — in Form eines Vektors (also einer Liste von Zahlen). …
Chatbot
In diesem Beitrag wird eine einfache Chat App mit Vertex AI erstellt. Das Code Repository findet ihr hier: https://github.com/gochxx/chatapp Google Cloud konfigurieren Zunächst sollte man …