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Descripción general

En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberá utilizar las habilidades aprendidas en los labs de la Quest a fin de decidir cómo completar las tareas por su cuenta. Un sistema de puntuación automatizado (que se muestra en esta página) le proporcionará comentarios acerca de si completó las tareas correctamente.

En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíe las habilidades que adquirió, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.

Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.

Se recomienda este lab para los alumnos inscritos en la Quest Building Machine Learning Solutions with Vertex AI. ¿Todo listo para el desafío?

Configuración

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)

Nota: Usa una ventana de navegador privada o de Incógnito para ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.

Nota: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

Situación del desafío

Recientemente, te contrataron como ingeniero de aprendizaje automático en el sitio web de una startup sobre opiniones de películas. El administrador te asignó la tarea de crear un modelo de aprendizaje automático para clasificar como positivas o negativas las opiniones de los usuarios sobre las películas. Estas predicciones se utilizarán como entrada en los sistemas finales de calificaciones de las películas y para exponer las opiniones más favorables y críticas en la aplicación del sitio web. Según los requisitos de la empresa, el desafío es que solo dispones de 6 semanas para poner en producción un modelo con una exactitud superior al 75% a fin de mejorar la solución existente. Además, luego de realizar un análisis exploratorio en el almacén de datos de la startup, encontraste que solo tiene un conjunto de datos pequeño de 50,000 opiniones de texto para crear una solución con un mayor rendimiento.

Tu desafío

A fin de crear e implementar con rapidez un modelo de aprendizaje automático de alto rendimiento con datos limitados, aprenderás a entrenar e implementar un clasificador de opiniones personalizado de TensorFlow basado en BERT de modo que pueda realizar predicciones en línea en la plataforma Vertex AI de Google Cloud. Vertex AI es la plataforma de desarrollo de aprendizaje automático de nueva generación de Google Cloud, en la que puedes aprovechar los componentes precompilados de AA más recientes para mejorar de forma sustancial la productividad del desarrollo, la capacidad de escalar tus flujos de trabajo y la toma de decisiones basadas en datos, así como acelerar el tiempo de obtención de valor.

Primero, seguirás un flujo de trabajo típico de experimentación, en el que crearás tu modelo a partir de los componentes de BERT previamente entrenados de las capas de clasificación de TF‑Hub y tf.keras para entrenar y evaluar tu modelo en un notebook de Vertex. Luego, crearás un paquete con el código del modelo en un contenedor de Docker para entrenarlo en Vertex AI de Google Cloud. Por último, definirás y ejecutarás una canalización de Kubeflow en Vertex Pipelines para entrenar e implementar tu modelo en un extremo de Vertex que consultarás para obtener predicciones en línea.

Tarea 1: Crea una instancia de notebooks de Vertex

1. Navega a Vertex AI > Workbench > Instancias.

2. Dado que se trata de un proyecto nuevo, no debería aparecer ninguna instancia. Haz clic en el botón Crear nueva, que se encuentra en el medio de la pantalla. Selecciona estas opciones:

• Nombre: vertex-ai-challenge
• Región:
• Zona: Deja el valor predeterminado

3. Selecciona Instancia en Tipo de banco de trabajo y, luego, haz clic en Continuar.

4. Selecciona Usar una versión anterior. En el menú desplegable Versión, selecciona workbench-instances-v20230717-debian-11-py310 (M109). Haz clic en Continuar.

5. Selecciona e2-standard-4 como el Tipo de máquina. Haz clic en Crear.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear la instancia de notebook de Vertex AI

Tarea 2: Descarga el notebook del desafío

1. En tu notebook, haz clic en la terminal.

2. Clona el repo:

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

3. Instala los paquetes necesarios para realizar el lab:

cd training-data-analyst/quests/vertex-ai/vertex-challenge-lab pip install -U -r requirements.txt --user

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Descargar el notebook del desafío

4. Abre la carpeta contenedora: training-data-analyst/quests/vertex-ai/vertex-challenge-lab.

5. Abre el archivo del notebook vertex-challenge-lab.ipynb. Cuando se te pregunte qué kernel usar, selecciona TensorFlow 2-11.

6. En la sección Configuración define las variables PROJECT_ID, GCS_BUCKET y USER.

Ya se te proporcionó el código restante para que importes y proceses el conjunto de datos. El resto de los pasos están incluidos en el archivo del notebook. Debes volver a consultar esta guía del lab para revisar tu progreso y obtener algunas sugerencias.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Importar conjuntos de datos

Tarea 3: Compila y entrena tu modelo de forma local en un notebook de Vertex

En esta sección, entrenarás tu modelo de forma local con TensorFlow.

Nota: Este lab adapta y extiende el instructivo oficial de clasificación de texto basada en BERT de TensorFlow para usar los servicios de Vertex AI. Consulta el instructivo si necesitas más información para ajustar modelos de BERT con TensorFlow.

Crea y compila un clasificador de opiniones basado en BERT de TensorFlow

1. Completa la sección #TODO para agregar un elemento hub.KerasLayer y preprocesar el texto con BERT.

2. Completa la sección #TODO para agregar un elemento hub.KerasLayer y codificar el texto con BERT.

3. Completa la sección #TODO para guardar tu clasificador de opiniones basado en BERT de forma local. Debes guardarlo en el directorio ./bert-sentiment-classifier-local.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Compilar y entrenar el modelo

Tarea 4: Usa Cloud Build para compilar y enviar tu contenedor de modelos a Artifact Registry de Google Cloud

Crea un repositorio de Artifact Registry para crear imágenes de contenedor personalizadas

• Completa la sección #TODO para crear un repositorio de Artifact Registry de Docker con la CLI de gcloud. Obtén más información al respecto en la documentación para crear repositorios de artefactos de gcloud.

Nota: Asegúrate de especificar las marcas location, repository-format y description.

Crea y envía tu imagen de contenedor a Artifact Registry a través de Cloud Build

• Completa la sección #TODO para usar Cloud Build para crear y enviar tu contenedor del modelo personalizado a Artifact Registry. Obtén más información al respecto en la documentación de envío de compilaciones de gcloud.

Nota: Asegúrate de que la marca de configuración haga referencia a {MODEL_DIR}/cloudbuild.yaml (definida anteriormente) y que incluya tu directorio de modelos.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Compilar y enviar tu imagen de contenedor a Artifact Registry

Tarea 5: Define una canalización con el SDK de KFP

• Completa la sección #TODO para agregar y configurar el componente CustomContainerTrainingJobOp que se definió en la celda anterior.

Nota: Los argumentos serán los mismos del CustomContainerTrainingJob anterior. Nota: Este proceso de entrenamiento y de implementación del modelo puede tardar entre 30 y 40 minutos.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Definir una canalización con el SDK de KFP

Tarea 6: Consulta el modelo implementado en el extremo de Vertex para las predicciones en línea

• Completa la sección #TODO a fin de generar predicciones en línea con tu extremo de Vertex.

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! En este lab, aprendiste a compilar y a implementar un clasificador de opiniones personalizado basado en BERT con Vertex AI. También aprendiste a usar Cloud Build para compilar y enviar el contenedor de tu modelo personalizado a Artifact Registry y a definir una canalización con el SDK de KFP. Ahora ya puedes compilar e implementar tus propios modelos personalizados con Vertex AI.

Obtén tu próxima insignia de habilidad

Este lab de autoaprendizaje forma parte de la Quest con insignia de habilidad Building Machine Learning Solutions with Vertex AI. Si completas esta Quest, obtendrás la insignia de habilidad que se muestra arriba como reconocimiento de tu logro. Comparte la insignia en tu currículum y tus plataformas de redes sociales, y anuncia tu logro con el hashtag #GoogleCloudBadge.

Esta Quest con insignia de habilidad forma parte de la ruta de aprendizaje Data Scientist/Machine Learning Engineer de Google. Si ya completaste las otras Quests con insignia de habilidad en esta ruta de aprendizaje, revisa el catálogo y encuentra más de 20 Quests con insignia de habilidad en las que puedes inscribirte.

Capacitación y certificación de Google Cloud

Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.

Actualización más reciente del manual: 11 de noviembre de 2023

Prueba más reciente del lab: 31 de octubre de 2023

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