如何註冊 Google Cloud Platform 親身體驗與練習？
要在人工智慧和機器學習認證計劃的背景下註冊 Google Cloud，特別關注大規模無伺服器預測，您需要執行一系列步驟，以便能夠存取平台並有效利用其資源。
Google Cloud Platform (GCP) 提供了一系列對機器學習任務特別有益的服務，包括資料處理、模型訓練和預測模型的部署。
以下指南詳細說明了註冊過程，包括先決條件、帳戶建立以及使用 Google Cloud 機器學習服務的主要注意事項。
註冊的先決條件
1. Google帳戶：開始之前，請確保您擁有 Google 帳戶。這是必要的，因為 GCP 與 Google 的服務套件整合。如果您沒有，可以透過造訪 Google 帳戶建立頁面來建立。
2. 付款方式：雖然 GCP 提供資源有限的免費套餐，但您需要提供有效的付款方式（信用卡或銀行帳戶）才能註冊。這是驗證您的身份並在您超出免費套餐限制時向您收取費用所必需的。
3. 熟悉雲端運算概念：雖然不是強制性的，但對雲端運算概念（例如虛擬機器、儲存和網路）有基本的了解可能會有所幫助。這些基礎知識將幫助您更有效地瀏覽平台。
分步註冊流程
第1步：造訪Google雲端平台
– 導覽至 [Google Cloud Platform Console](https://console.cloud.google.com/)。這是您管理所有雲端服務和資源的中心樞紐。
第 2 步：開始免費試用
– 進入 GCP Console 後，您將看到「免費開始」選項。按一下此按鈕啟動註冊程序。 Google 提供免費試用，其中包含 300 美元的積分，可以使用 90 天以上。這非常適合在沒有立即財務承諾的情況下嘗試機器學習服務。
第 3 步：設定計費
– 系統將提示您設定計費帳戶。按要求輸入您的付款資訊。請放心，在您超出免費套餐限製或試用積分用完之前，我們不會向您收取費用。 Google Cloud 提供結算提醒功能，可在您接近支出限額時向您發出通知。
第 4 步：創建項目
– 設定計費後，您將需要建立一個新項目。 GCP 中的專案是組織資源和服務的一種方式。點擊頂部導覽列中的項目下拉列表，然後選擇“新項目”。為您的專案命名並選擇您剛剛建立的計費帳戶。
第 5 步：啟用 API 和服務
– 對於機器學習任務，您需要啟用特定的 API。導覽至控制台中的「API 和服務」部分，啟用雲端機器學習引擎 API 以及可能與您的課程相關的其他 API。這些 API 提供了部署和管理機器學習模型所需的功能。
使用 Google Cloud 進行機器學習
註冊並設定帳戶後，您就可以開始探索 Google Cloud 的機器學習功能。以下是一些在您的課程中有用的關鍵服務和概念：
Google Cloud AI平台
- 人工智能平台：這是一套全面的工具和服務，旨在建構、訓練和部署機器學習模型。它支援 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等流行框架。 AI平台提供託管服務，這意味著您不必擔心底層基礎設施。
- 訓練模型：您可以使用 AI Platform 大規模訓練模型。它支援分散式訓練和超參數調整，這對於優化模型效能至關重要。您可以直接從本機環境或雲端控制台提交訓練作業。
- 部署模型：模型經過訓練後，AI Platform 允許您將其部署為 REST API。這使得您可以輕鬆地將模型整合到應用程式和服務中，從而大規模提供無伺服器預測。
谷歌雲存儲服務
- 雲存儲：此服務用於儲存大型資料集和模型工件。它是一種可擴展的儲存解決方案，可與其他 Google Cloud 服務無縫整合。您可以使用 Cloud Storage 管理訓練資料並儲存機器學習過程的輸出。
BigQuery的
- BigQuery的：這是一個完全託管的無伺服器資料倉儲，可利用 Google 基礎架構的處理能力來實現快速 SQL 查詢。它對於分析大型資料集特別有用，並且可以與機器學習工作流程整合以獲取見解和訓練模型。
數據流
- 數據流：該服務提供即時數據處理能力。在將資料輸入機器學習模型之前，它對於預處理資料非常有用。 Dataflow 支援 Apache Beam，讓您可以編寫可在不同執行時間點環境移植的資料處理管道。
範例用例：大規模無伺服器預測
考慮這樣一個場景：您開發了一個機器學習模型來預測電信公司的客戶流失。使用 Google Cloud，您可以將此模型部署到 AI Platform 並將其公開為 API。這使得公司的 CRM 系統能夠根據傳入的客戶資料即時預測客戶流失風險。
- 數據攝取：使用 Dataflow 在客戶資料到達時即時預處理和清理。
- 模型部署：在 AI 平台上部署經過訓練的模型，該模型根據需求自動擴展，提供無伺服器預測。
- 整合：將AI平台的REST API與CRM系統集成，使客戶服務代表能夠接收客戶流失風險評分並採取主動措施留住客戶。
主要考慮因素
- 成本管理：監控您對 Google Cloud 服務的使用以避免意外費用。使用計費儀表板並設定警報來追蹤您的支出。
- 安全性：實施保護雲端資源的最佳實踐，例如使用身分和存取管理 (IAM) 來控制專案的權限和存取。
- 法規守則：確保您對 Google Cloud 服務的使用符合相關資料保護法規，例如 GDPR 或 HIPAA，特別是在處理敏感資料時。
透過執行這些步驟並利用 Google Cloud 的功能，您可以進行實際練習並獲得大規模機器學習部署的實務經驗。這不僅可以增強您對理論概念的理解，還可以提供適用於現實場景的寶貴技能。
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