Google Cloud Platform相关服务交互及机器学习引擎使用疑问

嘿，我来帮你理清这些GCP服务的关系和你的具体疑问～

一、Google ML Engine、Data Prep、Data Lab的交互逻辑拆解 #

先逐个拆解每个服务的定位，再讲它们如何配合完成ML工作流：

• Google Machine Learning Engine（现已升级为Vertex AI Training）：这是GCP提供的托管式训练与预测服务。简单说，它帮你搞定ML训练的基础设施——不用自己搭建集群、管理GPU/CPU资源，你只需要提交训练脚本和数据，它会自动分配资源运行训练，还能直接部署训练好的模型成在线预测服务。
• Google Data Prep：专注于数据预处理的可视化工具。面对杂乱的原始数据（比如CSV、JSON或者BigQuery里的原始表），你可以通过拖拽操作完成清洗、去重、补缺失值、特征编码等工作，把数据转换成适合ML训练的结构化格式，处理好的数据可以直接导出到GCS（云存储）或BigQuery。
• Cloud Data Lab：基于Jupyter Notebook的交互式开发环境，主打ML原型快速迭代。你可以在这里加载Data Prep处理好的数据，做探索性数据分析（EDA），用scikit-learn、TensorFlow等库写小批量的测试代码，快速验证模型效果。它能直接对接GCP的各种存储和服务，方便你在同一个环境里完成从数据探索到原型验证的工作。

典型交互流程 #

1. 数据预处理阶段：用Data Prep清洗原始数据，导出到GCS/BigQuery；
2. 原型开发阶段：在Cloud Data Lab的Notebook里加载处理好的数据，调试模型原型，验证效果；
3. 大规模训练与部署：当原型没问题后，把训练脚本和依赖打包，提交到ML Engine，用它的托管集群完成大规模训练，之后还能直接在ML Engine上部署模型提供预测服务。

二、Cloud Shell中运行脚本是否属于使用ML Engine？ #

直接给你明确答案：都不算，原因如下：

• 运行SVM分类器的Python脚本：Cloud Shell本质是GCP提供的一个在线虚拟机实例，你在上面跑脚本，用的是Cloud Shell自身的计算资源，和ML Engine完全无关。只有当你通过gcloud ai-platform jobs submit training这类命令，把训练任务提交给ML Engine，让它来分配专属资源运行你的脚本时，才算是使用该服务。
• 运行TensorFlow库的Python脚本：同理，不管你用的是TensorFlow还是其他ML库，只要是在Cloud Shell的本地环境直接执行，都是用Cloud Shell的资源。ML Engine的核心价值是托管式的训练管理——帮你调度大规模计算资源、监控训练过程、存储训练结果，而不是单纯运行TensorFlow代码。

如果想让ML Engine运行你的脚本，你需要把脚本和依赖打包上传到GCS，然后通过gcloud命令指定资源配置（比如CPU/GPU类型、实例数量）提交训练任务，ML Engine会自动创建对应的计算实例来执行你的训练逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GG24