概要
以下の記事のGoogle Cloud Storage(GCS)での手順です。
GCP上のデータを利用してAzureMachineLearningを実行する_その1_まとめと環境設定
本記事は下記のGitHubでソースコードを公開しています。
GCP上のデータを利用してAzureMachineLearningを実行する_その2_GCS
構成
手順概要
- GCS準備
- ローカル実験によるテスト
- AMLのリモート実験
1.GCS準備
jupyter notebookで[01_GCS_Create_Bucket.ipynb]を実行します。
利用ファイル：
- 01_GCS_Create_Bucket.ipynb
- project_folder/サービスアカウントキー作成で出力したjsonファイル
- data/breast_cancer.csv
2. ローカル実験によるテスト
jupyter notebookで02_GCS_ML_Local.ipynbを実行します。
利用ファイル：
- 02_GCS_ML_Local.ipynb
- project_folder/サービスアカウントキーを作成で出力したjsonファイル
3. AMLのリモート実験
jupyter notebookで03_GCS_Azure_ML_Remote.ipynbを実行します。
利用ファイル：
- 03_GCS_Azure_ML_Remote.ipynb
- project_folder/サービスアカウントキーを作成で出力したjsonファイル
- project_folder/train_breast_cancer.py