Custom Prediction Routine on Google AI Platform
Deploy a model with custom prediction routine on Google AI Platform.
Use a model deployed on Google AI Platform for inference.
Please note: You will need a Google Cloud Platform account to complete this course. Your GCP account will be charged as per your usage. Please make sure that you are able to access Google AI Platform within your GCP account. You should be familiar with python programming, and Google Cloud Platform before starting this hands on project. Please also ensure that you have access to the custom prediction routine feature in Google AI Platform. In this 2-hour long project-based course, you will learn how to deploy, and use a model on Google’s AI Platform. Normally, any model trained with the TensorFlow framework is quite easy to deploy, and you can simply upload a Saved Model on Google Storage, and create an AI Platform model with it. But, in practice, we may not always use TensorFlow. Fortunately, the AI Platform allows for custom prediction routines as well and that’s what we are going to focus on. Instead of converting a Keras model to a TensorFlow Saved Model, we will use the h5 file as is. Additionally, since we will be working with image data, we will use this opportunity to look at encoding and decoding of byte data into string for data transmission and then encoding of the received data in our custom prediction routine on the AI Platform before using it with our model. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your Internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with (e.g. Python, Jupyter, and Tensorflow) pre-installed. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Les compétences que vous développerez
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Notebook Instance and Model Artifact
Testing the Model
Custom Prediction Class
Preprocessing
Postprocessing
Setup Script
Deploying the Model
Predictions
Comment fonctionnent les projets guidés
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
Avis
Meilleurs avis pour CUSTOM PREDICTION ROUTINE ON GOOGLE AI PLATFORM
it was nice experience . the best thing you will learn that it is not much hard as wethink.
Coursera has a great opportunity to utilise for every one in course ... thank you coursera
good to start if you have basics of python adn tensorflow.
Very excellent course for students and more quiz knowledge
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Que vais-je obtenir si j'achète un Projet guidé ?
Les Projets guidés sont-ils disponibles sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les Projets guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon Projet guidé une fois que je l'ai terminé ?
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle disponible ?
Puis-je auditer un Projet guidé et regarder une partie de la vidéo gratuitement ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce Projet guidé ?
Puis-je terminer ce Projet guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les Projets guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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