在 Google Cloud Platform 上部署 python 脚本答案

【问题标题】：Deploying a python script on Google Cloud Platform在 Google Cloud Platform 上部署 python 脚本
【发布时间】：2020-11-14 04:17:31
【问题描述】：

我目前正在尝试扩展我的 python 技能，并想了解更多关于如何使用云平台的信息，我选择了谷歌，因为我不太热衷于亚马逊和微软的商业实践。

要了解这一点，我想做的是在 Google Cloud Platform (GCP) 上运行机器学习脚本，我的任何本地脚本都可以查询并从中获取响应，例如使用新闻头条 ping ML 脚本，然后 ML scipt 估计是谁发布了它。

我认为这是一个很好的练习，因为它需要我在 GCP 上的 VM 上运行脚本，将我的机器学习权重存储在 Cloud Storage 上，然后从我的本地机器上与这个脚本进行交互。我目前正在 Coursera 上尝试 GCP 课程（更具体地说是 Google Cloud Platform Fundamentals），但是它非常通用，我还没有找到任何其他好的教程可以帮助我开始学习。

我知道这是一个半宽泛的问题，但如果有人有任何教程、书籍、论文、提示和技巧等，请记住帮助我开始这方面的工作，这将非常有帮助。（我已经用谷歌搜索了几天，但我能找到的最好的是 Coursera 课程，我正在学习，但感觉并不完全理想）。

如果这里不适合问这个问题，请提前道歉。

【问题讨论】：

标签： python google-cloud-platform

【解决方案1】：

使用Cloud Functions (GF) 或最多App Engine (AE)（无服务器应用程序托管）可以轻松完成您想要实现的目标。如果它很简单并完成一两个动作，请选择 GF。另一方面，AE 将为您提供更多的灵活性和高级 API 集成的空间。您可以在上述选项之一中托管您的“应用程序”，并使用 Google 存储中的数据运行 BigQuery 的 ML 脚本。至于你的练习，我强烈推荐Qwiklabs或Codelabs

【讨论】：

不错！非常感谢，我使用了 gpt-2 的修改版本，所以重量很大（> 1GB），这就是为什么我认为我需要使用云存储，它们仍然可以使用上述内容吗？我会查看 Qwiklabs 和 Codelabs，非常感谢！您还知道这些教程/实验室中的任何一个可以直接利用我需要的概念吗？只是为了让我能以最佳方式开始我的学习。
BigQuery 旨在处理 PB 级数据，最佳方法之一是从 Google Storage 导入数据，因为它们使用内部网络传输数据，所以是的，它仍然可以工作。这是来自 Qwiklab 的一个示例，可能会有所帮助 Link