Aprenda a criar modelos com TensorFlow na Vertex AI

Aprenda a criar modelos com TensorFlow na Vertex AI

Table of Contents

1. Introdução
2. Produtização de modelos de machine learning
   • Utilizando a Google Cloud
   • Experiência com a Vertix
   • Abordagem de desenvolvimento e codificação
3. Modelos customizados na Google Cloud
   • Treinamento de modelos customizados
   • Gestão da infraestrutura de treinamento
   • Utilização de containers de treinamento pré-construídos pelo Google
   • Construção de containers de forma customizada
4. Preparação para o treinamento customizado
   • Utilização de aceleradores
   • Algoritmos de otimização de modelos do Google
   • Processo de customização de contêineres
5. Treinamento de modelos customizados na Google Cloud
   • Criação de um docker com instruções de criação do contêiner e código customizado de treinamento
   • Build e push da imagem para o repositório de imagens container
   • Testes de imagens antes do treinamento na Cloud
   • Configurações de treinamento e início do processo
   • Monitoramento do treinamento e obtenção do modelo treinado
   • Depósito do modelo nos vertex para produção de APIs
6. Exemplo prático: treinamento de um modelo customizado na Vertex AI
   • Criação de instâncias no Vertex AI
   • Preparação do código de treinamento e criação de um arquivo Python
   • Criação da imagem de contêiner com o código de treinamento
   • Criação do job de treinamento no Vertex AI
   • Visualização dos detalhes do treinamento na console
   • Upload e deploy do modelo treinado
7. Conclusão
8. Perguntas Frequentes

Produtização de Modelos de Machine Learning na Google Cloud

A utilização de modelos de machine learning é uma prática cada vez mais comum nas empresas, pois oferece a possibilidade de realizar previsões e análises avançadas com base em dados históricos. No entanto, muitas vezes, esses modelos são desenvolvidos de forma isolada e não são facilmente produtizados.

Neste artigo, vamos explorar como é possível produtizar modelos de machine learning na Google Cloud, utilizando a plataforma Vertex AI. Veremos como é possível treinar modelos customizados, gerenciar a infraestrutura de treinamento e utilizar containers para agilizar o processo de desenvolvimento.

Treinamento de Modelos Customizados na Google Cloud

Preparação para o Treinamento Customizado

Antes de iniciarmos o treinamento de modelos customizados na Google Cloud, é importante entender as opções disponíveis para a preparação e personalização do ambiente de treinamento. A Vertex AI oferece diferentes abordagens e recursos que podem ser utilizados de acordo com as necessidades do projeto.

Uma das opções disponíveis é a utilização de containers de treinamento pré-construídos pelo Google. Esses containers já incluem os principais frameworks e bibliotecas necessários para realizar o treinamento. Opções populares como TensorBoard e TensorFlow são facilmente acessíveis e podem facilitar o processo.

Outra opção é a construção de uma imagem de container de forma customizada. Essa opção é mais flexível e permite que o usuário defina as versões específicas das bibliotecas e frameworks a serem utilizados no treinamento. Além disso, é possível utilizar a escalabilidade do treinamento da Vertex AI, aproveitando aceleradores como TPUs e GPUs, além dos algoritmos de otimização de modelos do Google.

Processo de Customização de Contêineres

O processo de customização de contêineres para treinamento de modelos customizados na Google Cloud envolve algumas etapas. A primeira etapa é criar um Dockerfile que inclua as instruções de criação do contêiner, o código customizado de treinamento e o script que inicia o processo de treinamento do modelo.

Após a criação do Dockerfile, é necessário realizar o build do container e fazer o push da imagem para o repositório de imagens container. Nesse exemplo, estamos utilizando o serviço de registro de containers da própria Google Cloud.

A Vertex AI também facilita o processo de testes das imagens antes do treinamento na Cloud. É possível realizar um processo de treinamento local em sua própria máquina ou em uma instância de notebook utilizando o utilitário de linha de comando da Google Cloud. Essa etapa permite verificar se o processo de inicialização do treinamento está ocorrendo sem problemas e se o código de treinamento está sendo executado com sucesso.

Uma vez que as imagens de treinamento foram testadas, é possível criar um arquivo de configurações com opções como a quantidade de máquinas de treinamento, configurações de CPU e Memória, além da possibilidade de utilizar aceleradores de treinamento. Com essas configurações definidas, é possível iniciar o treinamento utilizando o arquivo como referência.

Monitoramento do Treinamento e Obtenção do Modelo Treinado

Durante o processo de treinamento, é possível monitorar o progresso e os resultados do treinamento utilizando a própria console da Vertex AI. Essa monitoração inclui informações como o tempo de treinamento, o custo associado ao treinamento e métricas de avaliação do modelo.

Quando o treinamento estiver finalizado, o modelo treinado estará pronto para ser utilizado nos próximos passos do processo de desenvolvimento. Assim como no treinamento utilizando o terminal, é possível fazer o deploy do modelo nos vertex, que funcionam como um mecanismo de alto desempenho para Alta disponibilidade. Dessa forma, é possível realizar a produção de APIs para serem utilizadas em qualquer aplicação.

Exemplo Prático: Treinamento de um Modelo Customizado na Vertex AI

Agora vamos ver na prática como funciona o treinamento de um modelo customizado utilizando a Vertex AI. Para isso, vamos seguir algumas etapas:

1. Criação de instâncias no Vertex AI: Primeiramente, são criadas as instâncias no Vertex AI, que serão utilizadas para o treinamento do modelo.

2. Preparação do código de treinamento: Em seguida, é preparado o código de treinamento, que será utilizado para realizar o treinamento do modelo. Esse código inclui o pré-processamento de dados, a criação do data set e a definição do modelo utilizando frameworks como TensorFlow.

3. Criação da imagem de contêiner: Com o código de treinamento preparado, é criada a imagem de contêiner que irá conter esse código. Para isso, é criado um Dockerfile que define a imagem de referência e copia o código para dentro do contêiner.

4. Criação do job de treinamento: Após a criação da imagem de contêiner, é realizada a criação do job de treinamento no Vertex AI. Nessa etapa, são definidas as configurações de máquina, a imagem de contêiner a ser utilizada e o início da execução do treinamento.

5. Visualização dos detalhes do treinamento: Por meio da console da Vertex AI, é possível visualizar os detalhes do treinamento, incluindo logs e métricas de avaliação do modelo.

6. Upload e deploy do modelo treinado: A partir da console da Vertex AI, é possível fazer upload do modelo treinado para o Vertex AI e realizar o deploy do modelo como uma API, que pode ser utilizada em aplicações.

Após seguir essas etapas, o modelo customizado estará treinado e pronto para ser utilizado nos próximos passos do processo de desenvolvimento.

Conclusão

Neste artigo, exploramos o processo de produtização de modelos de machine learning utilizando a Google Cloud, especificamente a plataforma Vertex AI. Vimos como é possível treinar modelos customizados, gerenciar a infraestrutura de treinamento e utilizar containers para agilizar o processo de desenvolvimento.

A Vertex AI oferece uma série de recursos e opções configuráveis para atender às necessidades dos projetos de machine learning. Com essas ferramentas, é possível maximizar a eficiência e a escalabilidade do treinamento de modelos customizados.

Se você deseja produtizar seus próprios modelos de machine learning, a Google Cloud e a Vertex AI são excelentes opções a serem consideradas.

Perguntas Frequentes

Qual a diferença entre criar um container de treinamento customizado e utilizar um container pré-construído pelo Google?

A diferença está na flexibilidade e na personalização. Utilizando um container pré-construído pelo Google, você tem acesso a todos os principais frameworks e bibliotecas de machine learning. Já ao criar um container customizado, você pode definir as versões específicas dessas bibliotecas e frameworks e ter um maior controle sobre o ambiente de treinamento.

Posso utilizar aceleradores de treinamento no Vertex AI?

Sim, o Vertex AI permite utilizar aceleradores de treinamento, como TPUs e GPUs, o que pode agilizar e otimizar o processo de treinamento de modelos customizados.

Como faço para monitorar o progresso do treinamento e obter métricas de avaliação do modelo na Vertex AI?

A console da Vertex AI permite monitorar o progresso do treinamento, incluindo informações sobre o tempo de treinamento, custo e métricas de avaliação do modelo. Essas informações são essenciais para avaliar a performance do modelo e realizar ajustes, se necessário.

Posso fazer o deploy do meu modelo treinado como uma API?

Sim, a Vertex AI permite fazer o deploy do modelo treinado como uma API, que pode ser utilizada em qualquer aplicação. Isso facilita a integração do modelo em ambientes de produção.