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“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning