好的，各位观众老爷，各位技术大咖，以及各位和我一样正在通往技术大神路上的小伙伴们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码诗人”的AI君。今天，咱们要聊聊Google Cloud Platform (GCP) 上的两个重量级选手：Vertex AI Workbench和Vertex AI Pipelines。 别看它们名字有点长，听起来有点高大上，其实它们就是GCP为我们这些苦命的开发者们准备的“神器”，帮助我们更高效、更优雅地完成机器学习的开发和部署。简单来说，Workbench是我们的“工作室”， Pipelines是我们的“生产线”。 准备好了吗？系好安全带，咱们的“云端ML之旅”即将开始！🚀 第一站：Vertex AI Workbench——你的云端“私人定制”工作室 想象一下，你是一位艺术家，需要一个宽敞明亮、工具齐全的工作室来挥洒你的创意。Vertex AI Workbench就是这样一个工作室，只不过，你挥洒的不是颜料，而是代码；你创作的不是油画，而是模型。 1. Workbench是什么？ Vertex AI Workbench是一个完全托管的、基于Jupyter Note …
GCP Vertex AI：机器学习平台与 MLOps
好的，各位听众，各位屏幕前的技术大咖、未来之星，以及正在努力成为技术大咖的未来的我（笑），欢迎来到今天的“GCP Vertex AI：机器学习平台与 MLOps”讲座！ 今天，咱们不搞那些云里雾里的概念，也不玩那些高深莫测的公式，咱们用最接地气的方式，一起聊聊谷歌云的Vertex AI，这个号称能把机器学习从“作坊式生产”升级到“工业化流水线”的神奇平台。 (开场白完毕，掌声鼓励！👏) 一、机器学习的“前世今生”：从“单打独斗”到“团队协作” 话说，机器学习这玩意儿，就像一个熊孩子，小时候调皮捣蛋，一会儿要这个算法，一会儿要那个框架，把咱们这些程序员折腾得够呛。那时候，咱们搞机器学习，就像个体户，单打独斗，费时费力，效率低下。 数据准备阶段： 吭哧吭哧地清洗数据，像淘金一样，希望能淘到点有用的信息。 模型训练阶段： 熬夜debug，各种调参，简直比高考还紧张。 模型部署阶段： 战战兢兢地把模型扔到线上，生怕出什么幺蛾子。 更可怕的是，如果模型效果不好，或者数据发生变化，咱们还得从头再来一遍！简直就是噩梦循环！😱 但是，时代变了！随着机器学习越来越普及，应用场景越来越复杂，单打独斗的模式 …