전치

요즘 Kaggle의 문제를 풀기 위해서도 계산량이 절반없이 필요하고, MacBookAir가 타오르게 되어 있었습니다.
그래서 분석 환경을 클라우드 상에 가지지 않으면, 험난하다고 생각하고 있었습니다.

거기서, 「Cloud Datalab」씨 등장입니다.

"데이터 탐색, 분석, 시각화 및 기계 학습을 위한 사용하기 쉬운 대화형 도구"라고 합니다.

왜 GCP

특별한 이유는 없습니다만, 아래와 같은 Google의 AI의 민주화 같은 생각이나
역시 아마존보다 구글이 아닌가? ? 같은 적당한 이유 때문입니다.

Datalab 시작

GCP 계정이 있다고 가정합니다.

1. 프로젝트 만들기

2. API를 사용합시다.

아래의 세 가지 API를 사용하도록 설정합니다.
· Google Compute Engine API
· Cloud Translation API
· Cloud Source Repositories API



검색하고 "활성화"를 누르면 OK입니다.

3. Cloud Shell에서 프로젝트를 만들고 인스턴스를 만듭니다.

Cloud Shell에서 다음 명령을 두드리십시오.


만든 프로젝트를 사용하도록 gcloud 도구 설정$ gcloud config set core/project [project-id]

영역 선택$ gcloud config set compute/zone [zone]
일본이라면 "asia-northeast1"일까.

datalab을 실행하는 인스턴스 만들기$ datalab create [VM-instance-name]

도중에 passphrase를 들으시지만, 여기는 Google 계정에 연결되는 passphrase입니다.

※주의

상당히 시간이 걸립니다.

4. Datalab을 시작합시다.

한 번 포트를 8081로 변경하고 미리보기에서 열고 나서 아래에서 엽니 다.
http://localhost:8081/


전체의 흐름은 이쪽
h tps : // c ぉ d. 오, ぇ. 코 m / data b / cs / 쿠이 cks rts
(Google 님의 공식입니다.)

Cloud Translate API 사용

1.NoteBook을 새로 시작

2. 다음 샘플 코드에서 실행

실행은 "Shift + Enter"입니다.

htps : // 기주 b. 코 m / 오 g g C c d d p t t rm / py 텐도 cs - mp s s / b b / ms r / t ran s / / c d d c 엔 t / 쿠이 cks rt. py
(Google의 공식 샘플 코드입니다)

3. 해냈어!

결과가 출력되었습니다!!

결론

매우 간단합니다.
그러나 구글 선생님이 무엇을 오픈하고 있는지 모르는 정도로 여러가지 오픈되어 있어, 이미 오픈 지나서 곤란한 레벨이군요...
Google에서 일하는 것을 알 수 있습니까?