Google Cloud Machine Learning : 入門編 (4) – Datalab
Google Cloud ML 入門編 (1) では Google Cloud ML パブリック Beta のクライアント環境のセットアップと MNIST のシングル・ワーカー・ジョブの投入までを試しました。
入門編 (2) では Cloud ML の TensorFlow 分散訓練の方法から始めてハイパーパラメータ調整を行ないました。
入門編 (3) では予測 (prediction) を主題として Cloud ML 上で TensorFlow モデルをサービス提供する方法、オンラインとバッチ予測リクエストを実行しました。
本記事 – 入門編 (4) では以下のドキュメントに従って Cloud Datalab を試します :
Developing Machine Learning Using Cloud Datalab | Google Cloud Machine Learning
このドキュメントには Docker コンテナを使用する方法が記述されているのですが、GCE の VM を利用して Datalab を実行する方法も試してみました。
* あくまでベータですので仕様が変更される可能性はありますのでご注意ください。
Datalab クイックスタート
Google Cloud Datalab はデータで作業するために、jupyter ベースの対話的な notebook 環境を提供します。Cloud Datalab を Google Cloud Machine Learning と共に作業するために使用することが可能で、機械学習に特に適合するような幾つかのコマンドも用意されています。
開始するためには Cloud Datalab documentation に記述されているようにセットアップする必要があります。
<YOUR-PROJECT-ID> を置き換えて次のコマンドで Cloud Datalab を実行開始できます:
cd ~
mkdir -p datalab
docker run -it -p "127.0.0.1:8081:8080" -v "${HOME}/datalab:/content" \
-e "PROJECT_ID=" \
gcr.io/cloud-datalab/datalab:local
Datalab コンテナの実行が成功すれば、ブラウザで localhost:8081 に navigate できます。そのページで /datalab/docs/tutorials/Machine%20Learning において Cloud ML チュートリアル notebook が見つかります。
Datalab の Cloud ML 機能は Alpha 版で、活発に更新がかけられています。
GCE の VM 上で動作させるための instructions については、 Google Cloud Datalab documentation を参照してください。
冒頭にも書いたように、GCE の VM を利用して Datalab を実行する方法も試してみました。
以上