Kokias papildomas funkcijas reikia įdiegti kuriant savo konteinerio vaizdą?
Kurdami savo sudėtinio rodinio vaizdą mokymo modeliams su pasirinktiniais konteineriais „Google Cloud AI“ platformoje, turite įdiegti keletą papildomų funkcijų. Šios funkcijos yra būtinos kuriant tvirtą ir efektyvų konteinerio vaizdą, kuris gali veiksmingai treniruoti mašininio mokymosi modelius.
1. Mašininio mokymosi sistema: pirmas žingsnis yra įdiegti mašininio mokymosi sistemą, kurią ketinate naudoti modeliams mokyti. Tai gali būti „TensorFlow“, „PyTorch“ ar bet kuri kita populiari mašininio mokymosi sistema. Galite įdiegti sistemą naudodami paketų tvarkykles, tokias kaip pip arba conda, arba tiesiogiai iš šaltinio kodo.
2. Priklausomybės: mašininio mokymosi modeliams dažnai reikia papildomų bibliotekų ir priklausomybių, kad jie veiktų efektyviai. Šios priklausomybės gali apimti NumPy skaitiniams skaičiavimams, Pandas duomenų apdorojimui, Matplotlib duomenų vizualizavimui ir scikit-learn mašininio mokymosi algoritmams. Svarbu užtikrinti, kad visos būtinos priklausomybės būtų įtrauktos į sudėtinio rodinio vaizdą.
3. GPU palaikymas: jei planuojate panaudoti GPU paspartintam mokymui, turite įdiegti reikiamas GPU tvarkykles ir bibliotekas. NVIDIA GPU paprastai reikia įdiegti CUDA įrankių rinkinį ir cuDNN biblioteką. Šie komponentai įgalina GPU pagreitintus skaičiavimus ir yra svarbūs norint efektyviai lavinti giluminio mokymosi modelius.
4. Pasirinktinis kodas: jei turite tinkintą kodą ar scenarijus, būdingus jūsų mašininio mokymosi projektui, turite juos įtraukti į sudėtinio rodinio vaizdą. Tai gali būti išankstinio apdorojimo scenarijai, duomenų įkėlimo priemonės arba tinkintos modelio architektūros. Svarbu tinkamai sutvarkyti kodą ir užtikrinti, kad jis būtų lengvai pasiekiamas konteineryje.
5. Duomenys: sudėtinio rodinio vaizde turi būti pateikti modeliams mokyti reikalingi duomenys. Tai gali būti mokymo duomenų rinkiniai, iš anksto paruošti modeliai arba bet kokie kiti mokymo procesui reikalingi duomenys. Svarbu tinkamai sutvarkyti ir versijuoti savo duomenis, kad būtų užtikrintas atkuriamumas ir patogus naudojimas.
6. Konfigūracijos failai: gali tekti įtraukti konfigūracijos failus, kuriuose nurodomi hiperparametrai, modelio architektūra ar kiti mokymo darbo parametrai. Šie konfigūracijos failai gali būti naudojami mokymo procesui pritaikyti ir modelio veikimui patikslinti.
7. Registravimas ir stebėjimas: norint sekti mokymo eigą ir stebėti modelių veikimą, svarbu į konteinerio vaizdą įtraukti registravimo ir stebėjimo funkcijas. Tai gali apimti registravimo bibliotekų, pvz., „TensorBoard“, nustatymą arba integravimą su debesies stebėjimo paslaugomis.
8. Debesiui būdingos funkcijos: jei mokymams naudojate „Google Cloud AI“ platformą, gali tekti įtraukti papildomų tai platformai būdingų funkcijų. Tai gali apimti „Google Cloud SDK“, autentifikavimo bibliotekas arba API, skirtus sąveikai su kitomis „Google Cloud“ paslaugomis.
Kurdami savo sudėtinio rodinio vaizdą, skirtą mokymo modeliams su pasirinktiniais konteineriais „Google Cloud AI“ platformoje, turite įdiegti mašininio mokymosi sistemą, priklausomybes, GPU palaikymą, tinkintą kodą, duomenis, konfigūracijos failus, registravimo ir stebėjimo funkcijas bei bet kokias su debesimi susijusias funkcijas. funkcionalumą, reikalingą jūsų mokymo darbui.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- 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?
- Kaip jau apmokytas mašininio mokymosi modelis atsižvelgia į naują duomenų apimtį?
- Kaip apriboti šališkumą ir diskriminaciją mašininio mokymosi modeliuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning