TG：@yunlaoda360
谷歌云创建实例并配置环境
- 创建 Vertex AI Workbench 实例 ：在 Google Cloud 控制台中，进入 Vertex AI 部分，点击 “Workbench”，启用 Notebooks API 后，点击 “代管式笔记本”，然后选择 “新建笔记本”，为实例命名并进行相关配置，如选择服务账号、启用终端等，最后点击 “创建”。
- 设置环境和安装库 ：创建实例后，点击 “打开 JupyterLab”，在 JupyterLab 中打开终端或使用笔记本单元，安装所需的库和工具，如 pandas、numpy、scikit-learn 等，以支持数据分析和机器学习任务。
谷歌云数据准备与共享
- 连接到数据源 ：利用 Vertex AI Workbench 集成的 BigQuery 和 Cloud Storage 连接器，访问和探索存储在 Google Cloud 上的数据。例如，使用 BigQuery Connector for Jupyter Notebook 将 BigQuery 数据表加载到 Jupyter Notebook 中。
- 数据清洗与预处理 ：团队成员共同对数据进行清洗、转换和预处理，如处理缺失值、异常值、进行特征编码等，为后续的分析和建模做好准备。
- 共享数据集 ：将清洗后的数据集存储在 Cloud Storage 存储桶中，并设置适当的访问权限，以便团队成员可以共享和访问数据。
谷歌云协作编写和运行代码
- 创建和编辑笔记本 ：团队成员在 JupyterLab 中创建和编辑笔记本文件（.ipynb），编写数据分析、可视化和机器学习模型训练的代码。
- 代码协作与版本控制 ：利用 Git 集成功能，将笔记本代码托管到 Git 仓库，如 GitHub、GitLab 等，实现代码的版本控制和协作。团队成员可以克隆仓库到本地，进行代码修改和提交，通过分支管理和合并请求等功能，协同开发和管理代码。
- 共享和讨论代码 ：在 JupyterLab 中，可以通过共享笔记本链接或使用协作插件，如 JupyterLab Collaborative Extensions，实现实时的代码共享和共同编辑。团队成员可以在代码旁边添加注释和讨论，交流思路和解决问题。
谷歌云模型训练与评估
- 训练模型 ：使用 Vertex AI Workbench 提供的机器学习框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等，训练机器学习模型。可以利用 Vertex AI 的分布式训练功能，加速模型训练过程。
- 评估和优化模型 ：在笔记本中编写代码，对训练好的模型进行评估和优化，如计算准确率、召回率、F1 值等指标，进行超参数调优等。
- 共享模型和结果 ：将训练好的模型保存到 Cloud Storage 存储桶或 Vertex AI Model Registry 中，与其他团队成员共享。同时，可以在笔记本中记录和展示模型的评估结果、可视化图表等，便于团队成员了解模型的性能和效果。
谷歌云计划和调度任务
- 计划笔记本运行 ：使用 Vertex AI Workbench 的计划执行功能，定期自动运行笔记本，如定时更新数据、训练模型等，确保团队成员可以及时获取最新的分析结果和模型性能。
- 设置工作流 ：结合 Vertex AI Pipelines，将多个笔记本作为流水线中的步骤进行编排和调度，实现复杂的数据分析和机器学习工作流的自动化执行，提高团队的工作效率和协作效果。
