Comprender la visión computarizada

1

¿Por qué aprender computer vision?

2

¿Qué es la visión computarizada?

3

Tipos de visión computarizada

4

Introducción a object detection: clasificación + localización

5

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada

6

Cómo definir los tiempos de tu proyecto

7

Cómo costear tu proyecto

8

Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto

9

Producto mínimo viable en computer vision

Obtención y procesamiento de los datos

10

Obtención de datos para tu proyecto

11

Limpieza de la base de datos

12

Distribución de datos en entrenamiento y testeo

13

Etiquetado de los datos de test

14

Etiquetado de los datos de train

15

Transforma tu base de datos a TFRecord

16

Transformar CSV a TFRecord

Entrena, testea y optimiza tus modelos

17

Librerías a importar durante fase de entrenamiento

18

Fase de entrenamiento del modelo

19

Balanceo de imágenes y data augmentation

20

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

21

Validación de modelo en un entorno de ejecución

22

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

23

Seguimiento de centroides con OpenCV

24

Configuración de los centroides con OpenCV

25

Algoritmo de dirección y conteo con OpenCV

26

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visión computarizada en producción

27

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

28

Carga y preprocesamiento de modelos

29

Postprocesamiento de modelos

30

Despliega y consume tu modelo en producción

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Bonus: aprende a apagar las máquinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

32

Siguientes pasos en inteligencia artificial

Bonus: aprende a apagar las máquinas de GCP para evitar sobrecostos

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Lectura

Más que aprender a crear servicios en la nube, la clave es aprender a administrarlos para poder evitar sobrecostos y sacarle el mayor provecho a cada herramienta que utilices. Por esta razón, en esta clase nos enfocaremos en darte las herramientas necesarias para que aprendas a apagar cada uno de los servicios creados este curso.

Dividiremos esta clase en cada uno de los servicios creados:

  1. Cloud Storage

  2. Notebook en AI Models

  3. Cloud Run

  4. Facturación

Siempre iniciaremos desde el dashboard principal del proyecto, asegúrate de estar en el mismo proyecto que creaste para el proyecto de este curso.

Cloud Storage

El primer paso es buscar en la barra de búsqueda el servicio Cloud Storage.

En esta ventana vamos a visualizar cada uno de los buckets creados durante el curso. El siguiente paso es seleccionarlos todos y, seguido a esto, presionar el botón borrar.

Siempre cuando vayas a borrar un servicio en GCP te va a preguntar si estas seguro de hacerlo, ya que después de eliminado no tendrás forma de recuperar la información. ⚠ SOLO ELIMINALO SI YA NO LO VOLVERÁS A UTILIZAR.

El sistema tardará un par de segundos en eliminar los buckets y ya tendremos todos los servicios de Cloud Storage eliminados.

AI models

El primer paso es buscar en la barra de búsqueda el servicio AI Platform.

En el caso de AI Platform solamente utilizamos sus notebook preconfigurados. Por esa razón nos dirigiremos al módulo Notebook en el menú izquierdo.

Seleccionamos el Notebook que utilizamos y presionamos en el botón de borrar.

Genial, hasta acá ya tenemos eliminados el servicio de Cloud Storage y el servicio de Notebook de AI Platform o Vertex AI.

Cloud Run

El primer paso es buscar en la barra de búsqueda el servicio Cloud Run.

En el dashboard de Cloud Run selecciona el módulo que deseamos eliminar y presionamos en el botón borrar.

Y de esta forma ya tendrías eliminado el servicio de Cloud Run en tu proyecto.

Facturación

Como bono final revisaremos el módulo de facturación. Conoceremos los gastos que hemos tenido en cada uno de los servicios utilizados.

Para eso podemos acceder por la barra de búsqueda escribiendo Facturación o directamente desde el menú lateral y buscando Facturación.

En el dashboard de facturación y para obtener mayor informacción accedemos a Ver informe.

La nube de GCP nos despliega toda la información detallada en gastos que hemos tenido. Sin embargo, en este caso nos enfocaremos en el módulo básico de informes, el cual nos permite entender la distribución de gastos según ciertos filtros.

Te recomiendo profundizar aún más, entender los costos y gastos asociados a la creación de un producto es fundamental. Para ello te dejo el siguiente video directamente de Google en donde explican más a detalle.

También te recomiendo leer la guía de facturación de Google Cloud Platform.

Cuando presionemos informes, visualizaremos un menú en el lateral derecho con múltiples filtros. Los filtros más valiosos son las fechas y la agrupación de costos.

Adicional a esto, podemos observar que todos los valores están en cero, esto sucede porque tenemos habilitada la opción de eliminar Descuentos y Créditos. Sin embargo, para mí es fundamental como empresa conocer cuáles fueron mis costos mensuales asociados a mi producto. Para eso vamos a ir a créditos y vamos a quitar la selección de Descuentos y Promociones.

Con esto vamos a poder visualizar todos los costos de nuestros productos agrupados por proyecto, SKU, servicio o región. Te recomiendo distribuirlo por SKU así vas a poder entender más a detalle el consumo de cada uno de los servicios.

Genial, hasta acá aprendimos a eliminar los servicios de Cloud Storage, Notebooks en AI Platform y Cloud Run. Adicionalmente, aprendimos a visualizar nuestros costos asociados al producto.

RECUERDA QUE ES FUNDAMENTAL APAGAR LOS SERVIDORES PARA EVITAR SOBRECOSTOS.

¡Te veo en la siguiente clase para concluir con el curso!

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