„Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugos naudojimo procesas apima kelis veiksmus, leidžiančius naudotojams įdiegti ir naudoti mašininio mokymosi modelius, kad galėtų prognozuoti dideliu mastu. Ši paslauga, kuri yra „Google Cloud AI“ platformos dalis, siūlo be serverio sprendimą, skirtą prognozėms vykdyti parengtuose modeliuose, todėl naudotojai gali sutelkti dėmesį į savo modelių kūrimą ir diegimą, o ne infrastruktūros valdymą.
1. Modelio kūrimas ir mokymas:
Pirmasis žingsnis naudojant „Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugą – sukurti ir išmokyti mašininio mokymosi modelį. Paprastai tai apima tokias užduotis kaip išankstinis duomenų apdorojimas, funkcijų inžinerija, modelių pasirinkimas ir modelių mokymas. „Google Cloud“ teikia įvairius įrankius ir paslaugas, pvz., „Google Cloud Dataflow“ ir „Google Cloud Dataprep“, kad padėtų atlikti šias užduotis.
2. Modelio eksportas ir pakavimas:
Kai mašininio mokymosi modelis bus išmokytas ir paruoštas diegti, jį reikia eksportuoti ir supakuoti tokiu formatu, kurį galėtų naudoti numatymo tarnyba. „Google Cloud Machine Learning Engine“ palaiko įvairias mašininio mokymosi sistemas, tokias kaip „TensorFlow“ ir „scikit-learn“, todėl naudotojai gali eksportuoti savo modelius su šiomis sistemomis suderinamu formatu.
3. Modelio diegimas:
Kitas žingsnis – pritaikyti išmokytą modelį „Google Cloud Machine Learning Engine“. Tai apima modelio šaltinio sukūrimą platformoje, modelio tipo nurodymą (pvz., TensorFlow, scikit-learn) ir eksportuoto modelio failo įkėlimą. „Google Cloud Machine Learning Engine“ suteikia komandų eilutės sąsają (CLI) ir RESTful API modelių diegimui valdyti.
4. Versijų keitimas ir mastelio keitimas:
„Google Cloud Machine Learning Engine“ leidžia vartotojams sukurti kelias įdiegto modelio versijas. Tai naudinga kartotiniam naujų modelių versijų kūrimui ir testavimui nenutraukiant prognozių pateikimo. Kiekviena modelio versija gali būti keičiama atskirai, atsižvelgiant į numatomą darbo krūvį, užtikrinant efektyvų išteklių panaudojimą.
5. Numatymo užklausos:
Norėdami numatyti prognozes naudodami įdiegtą modelį, vartotojai turi nusiųsti numatymo užklausas numatymo tarnybai. Numatymo užklausas galima pateikti naudojant RESTful API, kurią teikia Google Cloud Machine Learning Engine, arba naudojant komandų eilutės įrankį gcloud. Numatymo užklausų įvesties duomenys turi būti tokio formato, kuris suderinamas su modelio įvesties reikalavimais.
6. Stebėjimas ir registravimas:
„Google Cloud Machine Learning Engine“ suteikia stebėjimo ir registravimo galimybes, kad būtų galima stebėti įdiegtų modelių našumą ir naudojimą. Naudotojai gali stebėti metriką, pvz., numatymo delsą ir išteklių naudojimą, naudodami „Google Cloud Console“ arba naudodami debesies stebėjimo API. Be to, gali būti generuojami numatymo užklausų žurnalai, leidžiantys vartotojams pašalinti triktis ir analizuoti numatymo rezultatus.
7. Išlaidų optimizavimas:
„Google Cloud Machine Learning Engine“ siūlo įvairias funkcijas, skirtas optimizuoti prognozių vykdymo išlaidas. Vartotojai gali pasinaudoti automatinio mastelio keitimu, kad automatiškai koreguotų numatymo mazgų skaičių pagal gaunamą darbo krūvį. Jie taip pat gali pasinaudoti paketinio numatymo pranašumais, kurie leidžia lygiagrečiai apdoroti didelius duomenų kiekius ir taip sumažinti bendras numatymo išlaidas.
„Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugos naudojimas apima tokius veiksmus kaip modelio kūrimas ir mokymas, modelio eksportavimas ir pakavimas, modelio diegimas, versijų kūrimas ir mastelio keitimas, numatymo užklausos, stebėjimas ir registravimas bei išlaidų optimizavimas. Atlikdami šiuos veiksmus, naudotojai gali efektyviai naudotis „Google Cloud“ teikiama numatymo be serverio paslauga, kad būtų galima įdiegti ir paleisti mašininio mokymosi modelius.
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