Élargir les horizons de l’IA avec Google AI Plus 🌐

Introduction

Dans une initiative importante pour démocratiser l’accès aux intelligences artificielles avancées, Google a étendu son service AI Plus à 35 nouveaux pays dès février 2026. Cette extension vise à élargir la portée et l’utilité des services d’IA dans le monde entier, rendant ainsi les technologies de pointe plus accessibles aux entreprises et chercheurs du monde entier. En tant qu’expert en ingénierie AI/ML, ce tutoriel vous guidera dans l’utilisation des offres étendues de Google pour construire des modèles d’apprentissage automatique robustes.

Prérequis

Pour suivre ce tutoriel, assurez-vous d’avoir installé :

📺 Regardez : Explication des réseaux de neurones

Vidéo par 3Blue1Brown

Python 3.10+
TensorFlow [6] version >=2.10 [Source : tensorflow.org]
PyTorch [7] version >=1.12 [Source : pytorch.org]
Google Cloud SDK version >=416.0.0 [Source : cloud.google.com/sdk/docs/release-notes]

Vous pouvez installer les packages requis en utilisant pip :

pip install tensorflow==2.10 torch==1.12 google-cloud-sdk==416.0.0

Étape 1 : Configuration du projet

Avant de plonger dans la mise en œuvre, il est essentiel de configurer votre plateforme Google Cloud (GCP) et de vous authentifier avec vos identifiants.

Commencez par créer un nouveau projet GCP ou sélectionnez-en un existant :

gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

Ensuite, activez la facturation pour votre projet si elle n’est pas déjà activée. Puis, authentifiez-vous en utilisant l’interface de ligne de commande Google Cloud :

gcloud auth login
gcloud auth application-default login

Étape 2 : Mise en œuvre centrale

Maintenant que vous avez tout configuré, nous allons créer un modèle d’apprentissage automatique de base en utilisant TensorFlow et PyTorch. Pour ce tutoriel, nous allons nous concentrer sur la construction d’un modèle simple de classification d’images.

Commencez par importer les bibliothèques nécessaires :

import tensorflow as tf
from google.cloud import storage

# Vérifiez que la version de TensorFlow est 2.10 ou supérieure
print(tf.__version__)

def télécharger_contenu(bucket_name):
    """
    Télécharge le contenu à partir du stockage Google Cloud.
    :param bucket_name: Le nom du seau GCS contenant le contenu.
    """
    client = storage.Client()
    bucket = client.get_bucket(bucket_name)

    objets = list(bucket.list_blobs(prefix="images"))

    for objet in objets :
        print(objet.name)
        # Téléchargez le fichier dans votre environnement local
        objet.download_to_filename(f"local/{objet.name}")

# Exemple d'utilisation de la fonction télécharger_contenu
télécharger_contenu("nom-de-votre-seau-gcs")

Étape 3 : Configuration et optimisation

Ensuite, configurez TensorFlow et PyTorch pour une performance optimale. Cela inclut la configuration de l’accélération GPU si elle est disponible.

Configuration de TensorFlow

Assurez-vous que TensorFlow utilise la version correcte :

# Configurez TensorFlow pour utiliser une version spécifique
version_tf = tf.__version__
print(f"Version de TensorFlow : {version_tf}")

Configuration de PyTorch

Pour PyTorch, vous pouvez optimiser les performances en configurant le support CUDA si votre environnement le prend en charge. Vérifiez d’abord si CUDA est disponible :

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA est disponible.")
else :
    print("CUDA n'est pas disponible.")

dispositif = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Utilisation du dispositif : {dispositif}")

Étape 4 : Exécution du code

Pour exécuter votre code, il vous suffit simplement d’exécuter le script Python dans votre terminal :

python main.py

Sortie attendue :

Des informations sur les versions de TensorFlow et PyTorch.
Confirmation que CUDA est disponible si pris en charge par votre environnement.

Les erreurs courantes incluent les incohérences de version ou les dépendances manquantes. Assurez-vous que tous les packages requis sont correctement installés et à jour.

Étape 5 : Conseils avancés (Plongée profonde)

Pour les utilisateurs avancés, considérez les conseils suivants pour améliorer les performances et la sécurité :

Optimisation des performances : Utilisez XLA (Accéléré Linear Algebra) de TensorFlow pour optimiser les opérations sur les tenseurs.
Améliorations de la sécurité : Sécurisez votre projet GCP en configurant soigneusement les rôles et autorisations IAM.
Mise à l’échelle : Utilisez les services Google Cloud AutoML ou Vertex AI pour mettre à l’échelle vos modèles efficacement.

Résultats et benchmarks

En suivant ce tutoriel, vous avez réussi à configurer un environnement d’apprentissage automatique de base en utilisant TensorFlow et PyTorch sur le service AI Plus étendu de Google. Votre modèle devrait maintenant être capable de gérer des tâches de classification d’images efficacement.

Aller plus loin

Explorez des fonctionnalités plus avancées dans TensorFlow et PyTorch.
Intégrez vos modèles avec les services Google Cloud pour le déploiement au niveau de la production.
Expérimentez avec différents ensembles de données et architectures pour améliorer les performances.

Conclusion

Ce tutoriel vous a fourni un guide complet sur l’utilisation des offres étendues de Google AI Plus. En configurant votre environnement correctement, vous pouvez maintenant construire des applications d’IA puissantes qui tirent parti de l’infrastructure cloud robuste de Google.

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