在当今时代，人工智能（AI）的应用无处不在，其中深度伪造（deep fakes）技术尤为引人注目。这种技术通过在视频中替换人物的面部，制造出看似真实的假视频，引发了人们对信息真实性的担忧。尽管深度伪造技术可以用于合法目的，但它也可能被用于散布虚假信息。例如，一段看似真实的政治家或演员的视频，其内容可能完全是虚构的。
在本系列文章中，将探讨深度伪造技术的工作原理，并展示如何从头开始实现它们。接着，将介绍DeepFaceLab，这是一个基于Tensorflow的一体化工具，常用于创建令人信服的深度伪造视频。
Google AI平台是Google Cloud Platform的一部分，专为数据科学和机器学习操作而设计。它是一个全托管的端到端平台，因其易用性而广受欢迎。AI平台极大地简化了机器学习工程师和数据科学家将机器学习项目从初始阶段快速、经济地推进到生产阶段的过程。
尽管如此，Google AI平台并非免费服务，随着使用量的增加，费用可能会变得相当昂贵。然而，与聘请CGI团队相比，它仍然更为经济、快速。需要注意的是，选择使用Google Cloud平台来部署AI容器，并不意味着它是唯一的选择。实际上，相同的基本方法也可以在AWS或Azure上同样有效。
在本文中，将帮助设置所有必要的步骤，以便开始使用Docker容器进行模型训练。让开始吧！
首先，创建Google Cloud Platform账户。这非常简单：访问cloud.google.com，点击“免费开始”，从列表中选择Google账户，像平常一样登录即可。应该能看到主仪表板。如果系统要求输入账单信息，那么请按照提示操作，因为有些服务在免费层之外是需要收费的。
接下来，在Google Cloud控制台的项目选择器页面上，确保选择或创建一个项目。然后，检查账单是否已启用。正如之前所说，这是必要的，因为他们需要对超出免费层的服务收费。
最后，启用AI平台训练与预测、计算引擎和容器注册表API。这是为了给角色提供执行即将进行的任务所需的权限。在下拉列表中选择项目，然后继续启用API。不需要下载凭据。
为了能够远程与GCP交互并准备Docker容器，还需要在计算机上安装和配置一些东西。
首先，安装并初始化Cloud SDK。这是一套允许从计算机的终端与GCP交互的工具。可以在这里获取合适的安装程序，选择计算机操作系统类型，并按照说明操作。
接下来，在机器上安装Docker。访问他们的官方网站，获取适合操作系统类型的版本。
安装完成后，如果计算机运行的是Linux基础操作系统，需要将用户名添加到Docker组中，以便在不使用sudo的情况下运行Docker命令。为此，请打开终端窗口并执行以下命令：
sudo usermod -a -G docker ${USER}
然后重启计算机。
最后，为了确保Docker正在运行，运行以下命令：
docker run busybox date
如果它返回当前的日期和时间，那么已经准备好了！
在开始实际编码之前，还有一些额外的步骤需要完成。让开始吧。
必须为模型及其相关文件将要保存的存储桶指定一个名称。为此，将使用项目ID作为标识符。运行以下命令：
PROJECT_ID=$(gcloud config list project --format "value(core.project)")
然后运行：
BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-aiplatform
接下来，定义训练作业将要执行的区域。运行：
REGION=us-central1
（可以在这里找到所有可用的区域）。
还有一些其他变量需要创建。要创建它们，请运行：
Python
IMAGE_REPO_NAME=tf_df_custom_container
IMAGE_TAG=tf_df_gpu
IMAGE_URI=gcr.io/$PROJECT_ID/$IMAGE_REPO_NAME:$IMAGE_TAG
MODEL_DIR=df_model_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
JOB_NAME=df_job_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
gsutil mb -l $REGION gs://$BUCKET_NAME