Kokios yra pagrindinės galimybės aptarnauti eksportuojamą modelį gamyboje?
Kalbant apie eksportuoto modelio aptarnavimą gamyboje dirbtinio intelekto srityje, ypač atsižvelgiant į „Google“ debesies mašinų mokymąsi ir prognozes be serverio, yra keletas pagrindinių galimų parinkčių. Šios parinktys siūlo skirtingus mašininio mokymosi modelių diegimo ir aptarnavimo būdus, kurių kiekvienas turi savo privalumų ir aspektų.
1. Debesų funkcijos:
„Cloud Functions“ yra „Google Cloud“ siūloma skaičiavimo be serverio platforma, leidžianti paleisti kodą reaguojant į įvykius. Tai lankstus ir keičiamo dydžio būdas aptarnauti mašininio mokymosi modelius. Galite įdiegti eksportuotą modelį kaip debesies funkciją ir iškviesti jį naudodami HTTP užklausas. Tai leidžia lengvai integruoti savo modelį su kitomis paslaugomis ir programomis.
Pavyzdys:
def predict(request):
# Load the exported model
model = load_model('exported_model')
# Process the input data
data = preprocess(request.json)
# Make predictions using the model
predictions = model.predict(data)
# Return the predictions
return {'predictions': predictions.tolist()}
2. Cloud Run:
„Cloud Run“ yra visiškai valdoma be serverio platforma, kuri automatiškai keičia jūsų konteinerių mastelį. Galite sudėti eksportuotą modelį į konteinerius ir įdiegti jį „Cloud Run“. Tai suteikia nuoseklią ir keičiamo dydžio aplinką jūsų modeliui aptarnauti. „Cloud Run“ taip pat palaiko HTTP užklausas, todėl ją lengva integruoti su kitomis paslaugomis.
Pavyzdys:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI platformos numatymas:
AI Platform Prediction yra valdoma paslauga, kurią teikia „Google Cloud“, skirta mašininio mokymosi modeliams aptarnauti. Eksportuotą modelį galite įdiegti naudodami AI platformos numatymą, kuris už jus pasirūpina infrastruktūra ir mastelio keitimu. Jis palaiko įvairias mašininio mokymosi sistemas ir teikia tokias funkcijas kaip automatinis mastelio keitimas ir internetinis numatymas.
Pavyzdys:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. Kubernetes:
„Kubernetes“ yra atvirojo kodo konteinerių orkestravimo platforma, leidžianti valdyti ir išplėsti konteinerines programas. Eksportuotą modelį galite įdiegti kaip „Kubernetes“ paslaugą, kuri suteikia labai pritaikomą ir keičiamo dydžio diegimo parinktį. „Kubernetes“ taip pat siūlo tokias funkcijas kaip apkrovos balansavimas ir automatinis mastelio keitimas.
Pavyzdys:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-model
spec:
containers:
- name: my-model
image: gcr.io/my-project/exported_model
ports:
- containerPort: 8080
Šios pagrindinės eksportuoto modelio aptarnavimo gamyboje parinktys suteikia lankstumo, mastelio ir lengvo integravimo su kitomis paslaugomis. Tinkamos parinkties pasirinkimas priklauso nuo tokių veiksnių kaip specifiniai jūsų programos reikalavimai, numatomas darbo krūvis ir jūsų išmanymas apie diegimo platformas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Ar mašininio mokymosi procese galima taikyti daugiau nei vieną modelį?
- Ar mašininis mokymasis gali pritaikyti, kurį algoritmą naudoti, priklausomai nuo scenarijaus?
- Koks yra paprasčiausias būdas visiškai pradedančiajam, neturinčiam programavimo patirties, žingsnis po žingsnio apmokyti ir įdiegti pagrindinį didaktinio dirbtinio intelekto modelį „Google“ dirbtinio intelekto platformoje, naudojant nemokamą bandomąją versiją/GUI konsolę?
- Kaip praktiškai apmokyti ir diegti paprastą dirbtinio intelekto modelį „Google Cloud AI Platform“ platformoje naudojant GCP konsolės grafinę sąsają žingsnis po žingsnio vadove?
- Kokia yra paprasčiausia, nuosekli paskirstyto dirbtinio intelekto modelio mokymo „Google Cloud“ sistemoje procedūra?
- Koks yra pirmasis modelis, su kuriuo galima dirbti, pateikiant keletą praktinių pasiūlymų pradžiai?
- Ar algoritmai ir prognozės yra pagrįsti žmogaus pateikta informacija?
- Kokie yra pagrindiniai natūralios kalbos apdorojimo modelio kūrimo reikalavimai ir paprasčiausi metodai? Kaip sukurti tokį modelį naudojant turimus įrankius?
- Ar norint naudotis šiais įrankiais, reikia mėnesinės ar metinės prenumeratos, ar yra tam tikras nemokamo naudojimo kiekis?
- Kas yra epocha mokymo modelio parametrų kontekste?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning