Kaip galite redaguoti VM aparatinės įrangos konfigūraciją?
Norint redaguoti virtualiosios mašinos (VM) aparatinės įrangos konfigūraciją dirbtinio intelekto (DI) kontekste, naudojant „Google“ debesies mašinų mokymąsi (ML) ir giluminio mokymosi VM vaizdus, reikia atminti kelis veiksmus ir svarstymus. Atlikdami šiuos veiksmus, vartotojai gali tinkinti savo VM aparatinės įrangos konfigūraciją, kad atitiktų konkrečius AI darbo krūvio reikalavimus.
1. Pasiekite „Google Cloud Console“: pirmiausia eikite į „Google Cloud Console“ (console.cloud.google.com) ir prisijunkite naudodami „Google Cloud“ paskyros kredencialus.
2. Pasirinkite projektą ir eikite į Compute Engine: Prisijungę projekto išskleidžiamajame meniu pasirinkite atitinkamą projektą. Tada eikite į skyrių „Compute Engine“, kairiajame meniu spustelėdami parinktį „Apskaičiuoti variklį“.
3. Raskite VM egzempliorių: Skiltyje Compute Engine raskite VM egzempliorių, kurio aparatūros konfigūraciją norite redaguoti. Tai galima padaryti slinkdami per egzempliorių sąrašą arba naudodami paieškos juostą, kad surastumėte konkrečią VM.
4. Sustabdyti VM: prieš redaguojant aparatinės įrangos konfigūraciją, būtina sustabdyti VM egzempliorių. Norėdami tai padaryti, pasirinkite VM egzempliorių ir spustelėkite mygtuką „Sustabdyti“, esantį puslapio viršuje. Prieš tęsdami palaukite, kol VM visiškai sustos.
5. Redaguokite aparatinės įrangos konfigūraciją: sustabdę VM egzempliorių, VM egzemplioriaus išsamios informacijos puslapio viršuje spustelėkite mygtuką „Redaguoti“. Bus atidaryta redagavimo sąsaja, kurioje galėsite keisti aparatinės įrangos konfigūraciją.
6. Tinkinkite aparatūros nustatymus: redagavimo sąsajoje rasite įvairius aparatūros nustatymus, kuriuos galima pritaikyti. Šie nustatymai apima procesorių skaičių, atminties kiekį ir GPU tipą bei skaičių. Koreguokite šiuos nustatymus pagal savo specifinius reikalavimus.
7. Išsaugokite pakeitimus: pritaikę aparatinės įrangos nustatymus, spustelėkite mygtuką „Išsaugoti“, kad pritaikytumėte pakeitimus VM egzemplioriui.
8. Paleiskite VM: kai pakeitimai bus išsaugoti, galite paleisti VM egzempliorių spustelėdami mygtuką "Pradėti" puslapio viršuje. Dabar VM veiks su atnaujinta aparatinės įrangos konfigūracija.
Svarbu pažymėti, kad ne visos aparatinės įrangos konfigūracijos galimos visiems VM egzempliorių tipams. Galimos parinktys gali skirtis priklausomai nuo konkretaus giluminio mokymosi VM vaizdo ir GPU pasiekiamumo pasirinktame regione. Be to, aparatinės įrangos konfigūracijos keitimas gali turėti įtakos VM egzemplioriaus kainodarai ir našumui, todėl prieš atliekant bet kokius pakeitimus rekomenduojama atidžiai apsvarstyti reikalavimus ir pasekmes.
Norėdami redaguoti VM aparatinės įrangos konfigūraciją dirbtinio intelekto kontekste naudodami „Google Cloud ML“ ir „Deep learning“ VM vaizdus, naudotojai turi pasiekti „Google Cloud Console“, pasirinkti tinkamą projektą, pereiti prie „Compute Engine“, rasti VM egzempliorių, sustabdyti VM. , redaguokite aparatūros konfigūraciją, tinkinkite aparatūros nustatymus, išsaugokite pakeitimus ir paleiskite VM.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga mašininio mokymosi srityje:
- Kai branduolys yra sujungtas su duomenimis, o originalas yra privatus, ar šakotasis branduolys gali būti viešas ir jei taip, tai nėra privatumo pažeidimas?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ar „eager“ režimas neleidžia paskirstyti „TensorFlow“ skaičiavimo funkcijų?
- Ar „Google“ debesies sprendimus galima naudoti norint atsieti kompiuteriją nuo saugyklos, kad būtų galima efektyviau lavinti ML modelį naudojant didelius duomenis?
- Ar „Google Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE) siūlo automatinį išteklių gavimą ir konfigūravimą bei tvarko išteklių išjungimą, kai modelio mokymas baigtas?
- Ar galima treniruoti mašininio mokymosi modelius savavališkai dideliuose duomenų rinkiniuose be jokių trukdžių?
- Ar naudojant CMLE kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
- Ar CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.