Iniciando um Projeto com Vertex AI
Para quem trabalha com ambientes Jupyter Lab já deve ter utilizado ambientes Colab ou locais com Conda, por exemplo. Mas você já se perguntou como seria trabalhar com a Cloud? Neste tutorial, vamos aprender a como utilizar o Vertex AI, uma ferramenta que unifica os serviços para criação de ML do Google Cloud(GCP), para rodar um projeto de Data Science armazenado no Github.
Antes de mais nada, para contas novas na GCP o Google fornece um crédito de US$ 300 dólares para utilização com o cadastro de um cartão de crédito. É uma excelente forma de aprender a gerenciar serviços em Cloud, mas lembre-se: US$ 300 dólares acaba rápido sem gestão eficiente. Só que esse tutorial já vai te ensinar algumas dicas.
Com um projeto criado na GCP, você vai buscar a opção Vertex AI no menu do canto superior esquerdo e clicar em Workbench.
Como é um projeto novo, você vai precisar ativar a API.
Com a API ativada, um ambiente com diversas operações aparecerá, mas neste momento vamos trabalhar com notebooks gerenciados pelo usuário, então na clique na aba correspondente, botão Novo Notebook e por fim a opção Python 3, para o notebook utilizado essa opção é suficiente. Nesta parte aparecerão diversas opções de configuração. A princípio você nomeará e deixará todas as opções Default. Mas saiba que é possível configurar a região, zona, a subnetwork e nas configurações avançadas, o tipo de máquina.
Algo que gostaria de chamar a atenção é que já é mostrado um custo mensal e por hora estimados, preste atenção nestes valores. Fazer a configuração correta de acordo com as necessidades do projeto evita que se gaste muito recurso desnecessário, sempre se atente a isso. Confirme as escolhas, aguarde a inicialização e abra o JupyterLab, pode demorar alguns minutos. O ícone verde mostrará que o ambiente já está ativo. Observe as informações mostradas.
Agora que você já criou o ambiente, vamos trazer um projeto do Github. No lado esquerdo do ambiente Jupyter, clique no ícone do Github e acrescente a URL do repositório para realizar a clonagem.
O projeto todo será disponibilizado, inclusive os dados e o arquivo README. Abra o notebook, execute as células e observe os resultados. Você poderá fazer as modificações que necessitar.
Ao final de toda a execução, recomendo fortemente que você interrompa a execução do notebook para que ele não consuma recursos. Para isso selecione o notebook, vá no menu de três pontos ao lado direito e clique em Interromper. Em outro momento que você necessitar, você inicializa novamente.
Esse tutorial tem como objetivo os passos mais básicos para o uso da Vertex AI através de alguns exemplos e explicações. Além disso dar algumas dicas para melhor gestão de recursos. Existem várias outras configurações possíveis para que seu projeto possa ser executado conforme as necessidades, mas isso é assunto para muitos outros posts. Espero que gostem ;)
