Visão geral

Este laboratório mostra como treinar um modelo de classificação com dados de imagens e implantá-lo na Agent Platform para disponibilizar previsões com explicações (atribuições de atributos).

Objetivos de aprendizagem

1. Criar e treinar um modelo de classificação de imagens personalizado com a Agent Platform.
2. Implantar o modelo em um endpoint.
3. Produzir previsões com explicações.
4. Visualizar atribuições de atributos de gradientes integrados.

Tarefa 0: configuração e requisitos

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período sem custo financeiro.

1. Faça login no Google Skills usando uma janela anônima.

2. Confira o tempo de acesso do laboratório (por exemplo, 1:15:00) e finalize todas as atividades nesse prazo.
   Não é possível pausar o laboratório. Você pode reiniciar o desafio, mas vai precisar refazer todas as etapas.

3. Quando tudo estiver pronto, clique em Começar o laboratório.

4. Anote as credenciais (Nome de usuário e Senha). É com elas que você vai fazer login no Console do Google Cloud.

5. Clique em Abrir Console do Google.

6. Clique em Usar outra conta, depois copie e cole as credenciais deste laboratório nos locais indicados.
   Se você usar outras credenciais, vai receber mensagens de erro ou cobranças.

7. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação.

Ativar a API Vertex AI

1. No console do Google Cloud, no Menu de navegação, clique em Agent Platform > Visão geral.

2. Clique em ATIVAR APIs.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Ativar as APIs Notebooks e Agent Platform

Tarefa 1: abrir a instância do Agent Platform Workbench

1. No console do Google Cloud, no menu de navegação, clique em Agent Platform > Notebooks > Workbench.

2. Na página Instância, clique em +CRIAR NOVA.

3. Use a zona e a região padrão: . Mantenha os valores padrão para as demais configurações e clique em Criar. A nova VM leva de dois a três minutos para ser iniciada.

4. Clique em Abrir o JupyterLab. Uma janela do JupyterLab será aberta em uma nova guia.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Criar uma instância do Agent Platform Workbench

Tarefa 2: clonar um repositório do curso na sua instância do Agent Platform Workbench

Para clonar o notebook na sua instância do JupyterLab:

1. No JupyterLab, abra uma nova janela do terminal.

2. No prompt da linha de comando, execute o seguinte:

3. Para confirmar que você clonou o repositório, clique duas vezes no diretório asl-ml-immersion e veja se o conteúdo aparece. Os arquivos de todos os laboratórios com notebooks do Jupyter deste curso estão nesse diretório.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Clone o repositório do curso na sua instância do Agent Platform Notebooks

Tarefa 3: acessar a explicabilidade de um modelo TensorFlow na Agent Platform

1. Na interface do notebook, acesse asl-ml-immersion > asl_core > notebooks > responsible_ai > explainable_ai > lab e abra xai_image_vertex.ipynb.

2. Na barra de menu do JupyterLab, clique em Kernel > Change Kernel, selecione Python 3 e, depois, Select.

3. Na interface do notebook, clique em Editar > Limpar todas as saídas.

4. Leia as instruções com cuidado e execute o notebook.

Dica: para executar a célula atual, clique nela e pressione SHIFT+ENTER. Confira outros comandos de células na interface do notebook em Run.

Finalize o laboratório

Após concluir o laboratório, clique em Terminar o laboratório. O Google Skills remove os recursos usados e limpa a conta para você.

Você poderá classificar sua experiência neste laboratório. Basta selecionar o número de estrelas, digitar um comentário e clicar em Enviar.

O número de estrelas indica o seguinte:

• 1 estrela = muito insatisfeito
• 2 estrelas = insatisfeito
• 3 estrelas = neutro
• 4 estrelas = satisfeito
• 5 estrelas = muito satisfeito

Feche a caixa de diálogo se não quiser enviar feedback.

Para enviar seu feedback, fazer sugestões ou correções, use a guia Suporte.

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