Jak Zacząć Trenować Sztuczną Inteligencję na Naszych Maszynach

Unsplash / Igor Omilaev

1 minuta czytania

Najpierw musisz przygotować swoje środowisko do pracy z AI.

  1. Wejdź do Google Cloud Console.

  2. Wybierz "Compute Engine" i utwórz nową instancję maszyny.

  3. Wybierz odpowiednią konfigurację sprzętową (GPU, CPU, RAM).

  4. Zainstaluj niezbędne biblioteki: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.

  5. Uruchom instancję.

Twoja maszyna potrzebuje danych do treningu modelu AI.

  1. Przejdź do sekcji "Cloud Storage".

  2. Utwórz nowy Storage Bucket.

  3. Prześlij dane treningowe do bucketa.

  4. Skonfiguruj uprawnienia dostępu dla Compute Engine.

Zaloguj się do swojej maszyny i sprawdź, czy masz zainstalowane biblioteki AI:

pip install tensorflow torch scikit-learn

Teraz uruchom skrypt treningowy:

python train_model.py --data gs://twoj-bucket/dataset

To wszystko! Teraz możesz trenować modele AI na naszych maszynach i wykorzystać moc obliczeniową do swoich projektów. Potrzebujesz więcej opcji? Sprawdź dokumentację Google Cloud!

Powodzenia! 🚀

Poprzedni artykuł
xxx

Jak Połączyć Ze Sobą Compute Engine i Storage Buckets

Jeśli chcesz sprawnie zarządzać danymi w chmurze, połączenie Compute Engine z Google Cloud Storage to kluczowa umiejętność. W tym poradniku pokażemy, jak szybko skonfigurować dostęp i wymianę plików między maszynami wirtualnymi a Storage Buckets.

Następny artykuł
xxx

Automatyczny Backup Z Komputera Na Storage Buckets

Regularne kopie zapasowe to klucz do bezpieczeństwa danych. Dowiedz się, jak skonfigurować automatyczny backup z Twojego komputera do Google Cloud Storage, aby mieć pewność, że Twoje pliki są zawsze chronione i dostępne w chmurze.

Zasoby
Ustawienia dostępności
Wysokość linii
Odległość między literami
Podświetlenie linków
Wyłącz animacje
Przewodnik czytania
Czytnik
Wyłącz obrazki
Skup się na zawartości
Większy kursor
Skróty klawiszowe