パイプラインとバッチ処理パイプラインの両方に使用できます。プラットフォームです。クラスターにデプロイする必要がある場合に、それらのオーケストレーターとして使用できます。パイプラインを実行することもできます。詳細については、こちらをご覧ください。データセットを使用します。使用するために変更されたデータを使用してアプリケーションを構築します。完全性について一切主張しません。このサイトで提供されるデータは、いつでも変更される可能性があります。このチュートリアルで提供されるデータは、自己責任で使用されることを理解してください。ボタンをクリックする前に、次の手順をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。リソースが利用可能になる時間を示します。ラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境でラボのアクティビティを自分で行うことができます。アクセスするために使用する新しい一時的な認証情報を提供することによって実現されます。必要なものこのラボを完了するには、次のものが必要です。ラボを完了する時間です。アカウントまたはプロジェクトをすでにお持ちの場合は、このラボでは使用しないでください。ウィンドウを開いてこのラボを実行してください。ボタンをクリックします。ラボの料金を支払う必要がある場合は、支払い方法を選択するためのポップアップが開きます。左側には、このラボで使用する必要がある一時的な資格情報が入力されたパネルがあります。ラボはリソースを起動し、サインインページを表示する別のタブを開きます。ヒント:タブを別々のウィンドウで横に並べて開きます。サインインページで、左側のパネルからコピーしたユーザー名を貼り付けます。次に、パスワードをコピーして貼り付けます。左パネルの認証情報を使用する必要があります。資格情報は使用しないでください。アカウントをお持ちの場合は、このラボでは使用しないでください(料金が発生しないようにします)。後続のページをクリックします。利用規約に同意します。(これは一時的なアカウントであるため)。無料トライアルにサインアップしないでください。プロダクトとサービスのリストを含むメニューを表示できます。開発ツールを搭載した仮想マシンです。アクセスを提供します。ボタンをクリックします。[続行]をクリックします。環境のプロビジョニングと接続には少し時間がかかります。IDに設定されています。プリインストールされており、タブ補完をサポートしています。次のコマンドを使用して、アクティブなアカウント名を一覧表示できます。ツールの概要を参照してください。使用して、ラボで使用するサービスを有効にします。AIに移動してからWorkbenchに移動します。GPUsのバージョンを選択します。プロパティを編集します。[インスタンス名]に、インスタンスの名前を入力します。Zoneには選択したリージョン内のゾーンを選択します。e2-standard-2]を選択します。Jupyterlabが表示されます。ウィンドウが新しいタブで開きます。インスタンスでtfxリポジトリのクローンを作成します。ターミナルアイコンをクリックして新しいターミナルを開きます。リポジトリのクローンを作成するには、次のコマンドを入力してEnterを押します。tfxディレクトリをダブルクリックし、その内容が表示されることを確認します。./setup_demo.shを実行してラボの依存関係をインストールします。~/tfx/tfx/examples/airflow_workshop/taxi/setup/./setup_demo.sh上記のコードは必要なパッケージをインストールします。ホームフォルダーにairflowフォルダーを作成します。フォルダーにコピーします。ダイアログで、以下の手順に従います。Nameにairflow-tfxます。