Descripción general

En este lab, usará Vertex Vizier para realizar optimizaciones de varios objetivos. Este tipo de optimización se relaciona con problemas de optimización matemáticos que incluyen más de una función objetiva para optimizar de manera simultánea.

Objetivos

Lo ideal es poder minimizar la métrica objetivo:

• y1 = r*sin(theta)

y, al mismo tiempo, maximizar la métrica objetivo:

• y2 = r*cos(theta)

que evaluará en el espacio de parámetros:

• r en [0,1],
• theta en [0, pi/2]

Configuración y requisitos

En cada lab, recibirás un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

1. Accede a Google Skills en una ventana de incógnito.

2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
   No existe una función de pausa. Si lo necesitas, puedes reiniciar el lab, pero deberás hacerlo desde el comienzo.

3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

5. Haga clic en Abrir Google Console.

6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
   Si usas otras credenciales, se generarán errores o incurrirás en cargos.

7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Configura el entorno

Habilita la API de Vertex AI

Navega hasta la sección de Vertex AI en la consola de Google Cloud y haz clic en Habilitar API de Vertex AI.

Habilita la API de Notebooks

1. En el menú de navegación de la consola de Google Cloud, haz clic en APIs y servicios > Biblioteca.
2. Busca API de Notebooks y presiona Intro. Haz clic en el resultado API de Notebooks.
3. Si la API no está habilitada, verás el botón Habilitar. Haz clic en Habilitar.

Tarea 1: Inicia la instancia de Vertex AI Notebooks

1. En el menú de navegación de la consola de Google Cloud, haz clic en Vertex AI > Workbench. Selecciona Notebooks administrados por el usuario.

2. En la página de instancias de Notebook, haz clic en Crear nueva y elige la versión más reciente de TensorFlow Enterprise 2.6 (con LTS) en Entorno.

3. En el diálogo Instancia de notebook nueva, confirma el nombre de la VM de aprendizaje profundo y, si no quieres cambiar la región ni la zona, deja todos los parámetros de configuración como están. Luego, haz clic en Crear. La VM nueva tardará 2 o 3 minutos en iniciarse.

4. Haz clic en Abrir JupyterLab.
   Se abrirá en una pestaña nueva.

Tarea 2: Clona el repo del curso en tu instancia de notebook de Vertex AI

El repo de GitHub contiene el archivo del lab y los archivos de soluciones del curso.

1. Copia y ejecuta el siguiente código en la primera celda de tu notebook para clonar el repositorio training-data-analyst.

2. Para confirmar que se haya clonado el repositorio, haz doble clic en el directorio training-data-analyst y confirma que puedes ver el contenido.

Tarea 3: Usa Vertex Vizier para optimizar varios objetivos

1. En la interfaz del notebook, navega a training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > machine_learning_in_the_enterprise > labs y abre gapic-vizier-multi-objective-optimization.ipynb.

2. En la interfaz del notebook, haz clic en Editar > Borrar todos los resultados.

3. Lea con atención las instrucciones del notebook y complete con el código correspondiente las líneas que están marcadas con #TODO.

Sugerencia: Para ejecutar la celda actual, haz clic en ella y presiona Mayúsculas + Intro. Podrá encontrar detallados otros comandos de la celda en la IU del notebook, en Ejecutar.

• Las tareas también pueden incluir sugerencias que te orientarán. Destaque el texto en blanco para leerlas.
• Si necesitas más ayuda, consulta la solución completa. Para ello, navega a training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > machine_learning_in_the_enterprise > solutions y abre gapic-vizier-multi-objective-optimization.ipynb.

Finalice su lab

Cuando haya completado su lab, haga clic en Finalizar lab. Qwiklabs quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta por usted.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Enviar.

La cantidad de estrellas indica lo siguiente:

• 1 estrella = Muy insatisfecho
• 2 estrellas = Insatisfecho
• 3 estrellas = Neutral
• 4 estrellas = Satisfecho
• 5 estrellas = Muy satisfecho

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