一秒辨識屈中恆、宋少卿、鈕承澤:就用 Cloud AutoML Vision!

暨上一篇帶您手把手快速啟用 Google Cloud AutoML 後,這篇將帶您了解 Cloud AutoML 的實際應用案例。


(圖片摘自於網路)

GCP 的 Machine Learning 產品線,自今年 1/17 發表了 Cloud AutoML 後,在客製化 (Cloud ML Engine) 與服務化 (ML API) 兩者之間多了另一個折衷選項 (延伸閱讀:Google 機器學習三大服務介紹與比較),讓沒有足夠的機器學習背景的開發人員,也可以透過 Cloud AutoML 來訓練客製化的機器學習模型。 閱讀全文〈一秒辨識屈中恆、宋少卿、鈕承澤:就用 Cloud AutoML Vision!〉

[手把手教學] 快速啟用 Cloud AutoML Vision:Google 最新機器學習產品!

Google 在一年一度的 Google Cloud Next 大會上,重磅推出新一代機器學習產品:Cloud AutoML,大幅降低企業進入機器學習的門檻。以 Cloud AutoML Vision 為例,Google 在機器學習領域深耕已久,熟悉各種機器學習模型所適合分析的照片類型,即便您沒有足夠的機器學習開發人員,也可以透過 Cloud AutoML 訓練客製化模型!
這篇文章將帶您了解,如何快速啟用 Google 最新一代產品:Cloud AutoML。

(直接觀看案例介紹:一秒辨識屈中恆、宋少卿、鈕承澤:就用 Cloud AutoML Vision!)

事先準備

1. 選定 Project 並確定有啟用 Billing account
2. 開啟 Cloud AutoML 以及 Storage 的 API 閱讀全文〈[手把手教學] 快速啟用 Cloud AutoML Vision:Google 最新機器學習產品!〉

充分使用 Google Kubernetes Engine 小撇步:優先權、先占權

如果能確保你最重要的工作負載總能獲取於 Kubernetes 叢集中運行所需的資源,這不是一件好事嗎?現在,你就可以這麼做。Kubernetes 1.9 版本中介紹了一個名為 “優先權與先占權” 的 alpha 版功能,允許您為工作負載分配優先權別,以便在叢集滿載時,重要性高的 pods 能驅趕重要性較低的 pods。 閱讀全文〈充分使用 Google Kubernetes Engine 小撇步:優先權、先占權〉

Google Cloud Platform 美西洛杉磯 LA 機房開張!

在 Google Cloud NEXT 2018 大會的前夕, 第二座位於美國西岸的洛杉磯 (Los Angeles region) 機房上線囉!
位於美西洛杉磯, 代號 us-west2 區域總共有三個 zone,分別為:
us-west2-a、us-west2-b、us-west2-c

GCP 在全球資料中心部署 VM 時, 預設不需經過複雜設定,各 VM 可直接由內網溝通,GCP專門家在 GCP 全球 16 個區域各取其中一個 zone 各建立了一台規格為 n1-standard-1 , OS 為 Ubuntu 16.04 LTS 的 VM, 使用 mtr -c 120 -r VM-ID 指令,透過 GCP 內網連線測試從洛杉磯機房的 VM 至各區域 VM 的網路平均延遲 (average network latency), 測試結果 packet loss 均為 0%, 延遲如下:
閱讀全文〈Google Cloud Platform 美西洛杉磯 LA 機房開張!〉

CentOS 6 網路無法連線解決方法

使用 CentOS 作業系統的使用者要注意啦!近期因為 Red hat dhclient 的問題導致 VM 在更新套件後會失去 default gateway。以下提供了暫時的解決方法:

  1. 1. 先將網路不通的 VM 進行快照備份
  2. 2. 在 start-up script 加入以下指令
  3. !/bin/bash
    route add default gw [default_gateway_ip] eth0

    (default_gateway_ip:asia-east-1 10.140.0.1)

    default_gateway_ip 為該 instance 所在的 subnet 的 default gateway IP

  4. 3. 此動作將確保 VM 重開機時會有 default route
  5. 5. 加完後重開 VM 網路就會恢復正常

目前 Red hat 已經釋出了 Bug fix 的最新版本,可以放心地更新套件。關於此解法的詳細討論請參考連結