相对于其他常见的用户界面，例如图形用户界面 (GUI) 和命令行界面 (CLI)，优缺点是什么？ GUI 图形用户界面是无处不在的服务接口。...它们相当流行，尤其在非开发人员用户中，甚至在许多应用程序开发人员中也是如此。 这是一个示例表单： 用于运行容器的示例 GUI GUI 可以提供更简单的体验，特别是对于不熟悉所有产品功能和术语的新用户。...以下是一个简单的示例，需要导航到五个不同的页面才能完成任务。我只展示 Google Cloud 的示例，因为我对此最熟悉。其他供应商（例如 AWS、Azure）看起来并不简单。...此外，这可能不是你每天都会做的事情，因此命令的精确顺序可能很难记住，需要记录在脚本或笔记本中。...模板/模块的组合似乎是多个类别产品正在解决的领域，例如基于图表的界面，如 Brainboard 和 Massdriver，以及来自代码的基础设施产品，如 Nitric。
这是一个使用gcloud ai-platform命令负责打包和部署应用的命令： gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \ --staging-bucket...此外，我们需要提供区域和默认存储类，并在 GCP 中创建存储桶时定义访问级别（可以访问存储桶的用户组和用户）。...您可以在 Google Cloud AI Platform 预测中使用本地predict命令检查模型的预测方式，然后再使用它。...您不能将本地预测命令 Google Cloud AI Platform 与自定义预测例程一起使用。...该命令使用本地环境中的依赖项进行预测并在联机进行预测时以与gcloud ai-platform predict相同的方式产生输出。
今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。...创建app.yaml 完成应用代码后，创建一个app.yaml文件来指定运行时： runtime: go111 配置Google Cloud Platform 最后，设置好Google Cloud Platform...在您的系统上安装 Cloud SDK。...完成所有设置后，可以使用一个命令进行部署： gcloud app deploy Go开发者的新机遇 Go开发者会发现，对App Engine的这次Go 1.11运行时更新是对可用选项的一个激动人心的补充...的过程 外部依赖处理 支持vendor目录和go.mod文件 部署 通过Cloud SDK使用gcloud app deploy命令进行部署 总结 本文被猫头虎的Go生态洞察专栏收录，希望大家喜欢这次对
在我之前的文章中，我介绍了谷歌的多模态生成 AI 模型 Gemini 的关键功能。在这篇文章中，我将带领大家了解如何访问这个模型。...前者面向熟悉 Google Cloud 的开发者，而后者面向利用 Google Cloud 构建 Web 和移动应用的开发者。 让我们来看看这两种方法。...$ python -m venv venv $ source venv/bin/activate 由于我们需要通过 Google Cloud 进行身份验证，让我们运行以下命令来缓存凭据。...这种方法会在您的开发工作站的 $HOME/.config/gcloud/application_default_credentials.json 中创建应用默认凭据(ADC)。...$ pip install -U google-generativeai 导入模块并查看是否可以列出可用的模型。
在这种架构中，learner使用来自数百台机器上的分布式推理的输入在GPU上训练模型。...SEED RL基于TensorFlow 2 API，在我们的实验中，是通过TPU加速的。 ? ?...使用AI平台进行分布式训练 第一步是配置GCP和一个将用于培训的Cloud项目： 按照https://cloud.google.com/sdk/install上的说明安装Cloud SDK，并设置您的GCP...如https://cloud.google.com/ml-engine/docs/ working-with-cloud-storage所述，授予对AI Platform服务帐户的访问权限。...在您的shell脚本中进行云身份验证，以便SEED脚本可以使用您的项目： gcloud auth login gcloud config set project [YOUR_PROJECT] gcp/train
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。...工具架构 工具运行流程如下： 工具会根据生产环境中的最新数据，使用四个指标来评估生成的模糊测试目标： 1、可操作性； 2、运行时崩溃； 3、运行时覆盖率； 4、与OSS-Fuzz中现有的人工编写的模糊目标相比...Gemini Pro OpenAI GPT-3.5-turbo OpenAI GPT-4 工具要求 Python 3.11 pip python3.11-venv Git Docker Google Cloud...然后使用下列命令创建一个虚拟环境，激活环境后使用pip命令和项目提供的requirements.txt安装该工具所需的其他依赖组件： cd oss-fuzz-gen python3 -m venv...API密钥，获取到之后需要在一个环境变量中设置： export OPENAI_API_KEY='' 工具执行 下列命令可以生成并评估一个模糊测试对象，然后执行基准测试： .
它是一个软件，允许用户定义一组可以用来验证、改变（mutate）和生成 Kubernetes 资源的策略。作为 CNCF 的一个沙箱项目，Kyverno 开始得到社区的支持和关注。...现在我们已经介绍了 Kyverno 提供的供应链安全特性的基本部分，那么让我们深入了解一下它是如何在真实环境中实现所有这些特性的。...当访问 Google Cloud API 时，使用已配置的 Kubernetes 服务帐户的 pod 会自动验证为 IAM 服务帐户。...然后，来自使用这个 Kubernetes ServiceAccount 的工作负载的任何 Google Cloud API 调用都被认证为绑定的 IAM 服务帐户。...更多详情见：https://cloud.google.com/kms/docs/reference/permissions-and-roles $ gcloud projects add-iam-policy-binding
每次选择跑Demo环境，都是件头疼的事情。由于Kubernetes和Istio都是Google（大佬出手，天下我有）出品，所以在Google Cloud上跑demo应该会更配。...Google Cloud官方文档上是有Istio的例子： https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/istio-on-gke...在自己的终端上，推荐使用gcloud这个命令行工具进行一切与Google Cloud的交互操作，包括使用GKE创建kubernetes集群： gcloud container clusters create...打开Google Cloud的Kubernetes Engine相关页面，也能看到集群的完整信息： ? ?...Istio官方社区已经提供了多种平台的部署方法，包括Google Cloud以及纯Kubernetes集群上。
谷歌Kubernetes引擎和计算引擎的受管实例组（managed instance groups）让你能为大型计算作业创建动态可扩展的带GPU的可抢占虚拟机群集。...开始使用 要开始使用Google Compute Engine中的可抢占GPU，只需在gcloud中添加--preemptible到你的实例创建命令中，在REST API中指定scheduling.preemptible...为true，或在Google Cloud Platform Console中将抢占性设置为“On”，然后像平时一样添加GPU就行了。...你可以使用普通的GPU配额启动可抢占GPU，或者，你可以申请特殊的可抢占GPU配额（https://cloud.google.com/compute/quotas），这个配额仅适用于与可抢占虚拟机相连的...了解更多信息： https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/#preemptible_with_gpu Kubernetes引擎GPU文档： https://cloud.google.com
，该脚本可以在Google Cloud上创建虚拟机，部署一个4节点的Kubernetes集群（1个主节点和3个worker节点），下载kubectl配置，并将其加载到我的系统中，而完成这一切仅需60秒！...我们可以通过使用内存更小的OS镜像来实现。这就是我坚持用Google Cloud的原因，因为它们提供最小的Ubuntu镜像（小于200MB）。...在Google Cloud上创建和启动Ubuntu迷你虚拟机花费大约30秒（从GCloud API调用到SSH Server准备就绪）。那么，我们第一步就完成了，现在我们接下来看剩下的30秒。...因此，我们可以通过GCloud命令获取IP地址，然后安装k3s时，将其作为参数的值传递。如果k3s部署在所有节点上，并且worker节点已在master节点上正确注册，那么集群就已经准备就绪。...正如你所见，这个解决方案没有什么特别之处，只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本中。但这可以很快完成工作。 [在这里插入图片描述] 下一步是？
注意：如果你已经在使用 Google Cloud 了——如果你是使用 Google API，如地图，的开发者，你可能已经熟悉了这一切。...令人可喜的是 —— Google 给首次使用的用户提供 €300 免费点数！? ? 去控制台 新建项目。确保你已经在账号中 建立收费地址。你需要输入信用卡信息。...现在你已经执行了上述步骤，最后一步是 下载 Google Cloud SDK。 在下载时，访问文件所在目录，解压缩，在命令行中执行下面的命令以安装、初始化 SDK。...google-cloud-sdk/install.sh google-cloud-sdk/bin/gcloud init 第二步 —— 写 Python 代码 现在开始做一点代码练习！ ?...在编写代码之前，在命令行中安装 Python 软件包 pip install google-cloud-videointelligence 我们总算搞定了。
有5中配置可供选择（具体介绍），每种占用的训练单位不同。比如如果选用STANDARD_1就是1小时4.9美元。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。 ?...更加详细的gcloud命令见 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ 示例 准备数据 下载示例代码，解压后进入estimator目录 cd cloudml-samples-master...https://console.cloud.google.com/storage/browse 在命令行中设置BUCKET_NAME临时变量 BUCKET_NAME="刚刚设置的存储分区" 设置完成后可以通过...详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ml-engine/ 运行完之后会提示运行成功，并且返回当前任务状态。
AutoML 是 Google Cloud Platform 上 Vertex AI 的一部分。Vertex AI 是用于在云上构建和创建机器学习管道的端到端解决方案。...在本文中，我们将讨论在 Google Cloud Platform 上使用 Python 代码进行 AutoML 的好处、用法和实际实施。...如果你不知道你的项目 ID，请运行以下代码以使用 gcloud 命令了解你的 Google Cloud 项目 ID。...在云存储中创建一个bucket，并设置来自google云存储的数据路径。...#import necessary libraries import os from google.cloud import aiplatform #initializing the AI platform
第 1 节：Google Cloud Platform 的基础 在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。...在本章的后续部分中，我们将对 Google Cloud Platform（GCP）进行高层概述。...此命令是标准google-ai-platform CLI，该 CLI 提交训练说明以在 Google Cloud AI 平台上训练任何模型： gcloud ai-platform jobs submit...预先配置的深度学习 VM 映像之一基于深度学习 VM 实例。 使用 Google Cloud Platform 控制台或命令行工具，可以生成带有映像的实例。...让我们来看看： 以下命令在 Google Cloud AI Platform 中创建模型版本： MODEL_NAME = "keras_model" !
这一套做下来，还是比较容易上手的，kubeadm 提供的是傻瓜式的安装体验，所以难度主要还是在访问外国网站和熟悉 GCP 的命令上，接下来就详细记述一下如何操作． 1....GCP 命令行客户端：gcloud，参考链接为：gcloud 因为众所周知的原因，gcloud 要能正常使用，要设置代理才可以，下面是设置 SOCKS5 代理的命令： # gcloud config...已在现有的浏览器会话中创建新的窗口。 Updates are available for some Cloud SDK components....Some things to try next: * Run `gcloud --help` to see the Cloud Platform services you can interact with...sudo apt-get install -y \ kubeadm=1.12.2-00 kubelet=1.12.2-00 kubectl=1.12.2-00 如果此时 kubeadm init 命令中的
并且在与 OSS-Fuzz 集成的160多个开源项目中发现了大约11,000个错误。 ClusterFuzz 提供了许多功能，可以将模糊测试无缝集成到软件项目的开发过程中： 高度可扩展。...ClusterFuzz的许多功能都依赖于Google Cloud Platform服务（有关详细信息，请参阅:https://google.github.io/clusterfuzz/architecture...Cloud SDK：按照 https://cloud.google.com/sdk/ 的说明进行安装。...（可选）登录 Google Cloud 帐户：如果您只是在本地运行 ClusterFuzz，则无需执行此操作。...如果您计划在生产环境中设置 ClusterFuzz，则应使用 gcloud 工具对您的帐户进行身份验证： gcloud auth application-default login gcloud auth
多亏了 dbt，数据管道（我们 ELT 中的 T）可以分为一组 SELECT 查询（称为“模型”），可以由数据分析师或分析工程师直接编写。...通过使用 CLI可以试验不同的 dbt 命令并在选择的 IDE 中工作。...一旦 Superset 启动并运行，可以通过以下命令连接到实例： gcloud --project=your-project-id beta compute ssh superset-instance...之后通过以下命令连接到 OpenMetadata UI（然后可以通过 http://localhost:8585/ 访问该 UI）： gcloud --project=your-project beta...](https://github.com/mahdiqb/modern_data_platform) [3] GCP 免费试用: [https://cloud.google.com/free](https
Engine的容器中，或Google Cloud App Engine的网页应用上，或者Google Cloud Functions的微服务，如果没有设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS...云服务更便宜， 在Google Cloud AI Platform上训练大任务 如果你想用Google AI Platform，可以用相同的代码部署训练任务，平台会管理GPU VM。...要启动任务，你需要命令行工具gcloud，它属于Google Cloud SDK。可以在自己的机器上安装SDK，或在GCP上使用Google Cloud Shell。...图19-22 启动Google Cloud Shell 如果想在自己机器上安装SDK，需要运行gcloud init启动：需要登录GCP准许权限，选择想要的GCP项目，还有想运行的地区。...做好之后，就可以在TF集群部署运行了，命令行如下： $ gcloud ai-platform jobs submit training my_job_20190531_164700 \ --region
有5中配置可供选择（具体介绍），每种占用的训练单位不同。比如如果选用STANDARD_1就是1小时4.9美元。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。...更加详细的gcloud命令见 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ 示例 准备数据 下载示例代码，解压后进入estimator目录 cd cloudml-samples-master...https://console.cloud.google.com/storage/browse 在命令行中设置BUCKET_NAME临时变量 BUCKET_NAME="刚刚设置的存储分区" 设置完成后可以通过...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk
墨墨导读：本文描述如何在Oracle Cloud中创建并访问容器服务。为了简单，所有的操作都是针对root隔离区。 创建允许容器运行的政策官方文档链接 这一步是必须的，否则可以增加容器容器。...（复制至浏览器，即可查看） 左上角的产品菜单中：Solutions and Platform -> Developer Services -> Container Cluster(OKE) ?...第三步：安装配置Oracle Cloud Infrastructure CLIOCI CLI是一个命令行工具，就像Google Cloud也会提供gcloud命令行工具一样，这个工具用来在命令行里直接操纵...Cloud中的各种资源。...这一步完毕以后，我们已经可以使用oci操纵Oracle Cloud中的资源了，比如我们列出在上面创建容器集群时自动创建的两个计算资源。
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