Ar naudojant CMLE kuriant versiją reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį?
Naudojant CMLE (Cloud Machine Learning Engine) versijai sukurti, būtina nurodyti eksportuoto modelio šaltinį. Šis reikalavimas svarbus dėl kelių priežasčių, kurios bus išsamiai paaiškintos šiame atsakyme.
Pirma, supraskime, ką reiškia „eksportuotas modelis“. CMLE kontekste eksportuotas modelis reiškia parengtą mašininio mokymosi modelį, kuris buvo išsaugotas arba eksportuotas tokiu formatu, kurį galima naudoti numatymui. Šis eksportuotas modelis gali būti saugomas įvairiais formatais, tokiais kaip TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite ar net pasirinktiniu formatu.
Kodėl kuriant versiją CMLE, reikia nurodyti eksportuoto modelio šaltinį? Priežastis slypi CMLE darbo eigoje ir būtinybėje suteikti reikiamus išteklius modeliui aptarnauti. Kurdama versiją, CMLE turi žinoti, kur yra eksportuotas modelis, kad jį būtų galima įdiegti ir numatyti.
Nurodydamas eksportuoto modelio šaltinį, CMLE gali efektyviai nuskaityti modelį ir įkelti jį į aptarnavimo infrastruktūrą. Tai leidžia modeliui būti paruoštam numatymo užklausoms iš klientų. Nenurodęs šaltinio, CMLE nežinotų, kur rasti modelį, ir negalėtų pateikti prognozių.
Be to, nurodęs eksportuoto modelio šaltinį, CMLE gali efektyviai tvarkyti versijų kūrimą. Mašininio mokymosi metu įprasta treniruotis ir kartoti modelius, laikui bėgant juos tobulinant. CMLE leidžia sukurti kelias modelio versijas, kurių kiekviena atspindi skirtingą iteraciją arba patobulinimą. Nurodydamas eksportuoto modelio šaltinį, CMLE gali sekti šias versijas ir užtikrinti, kad kiekvienai numatymo užklausai būtų pateiktas tinkamas modelis.
Norėdami tai iliustruoti, apsvarstykite scenarijų, kai mašininio mokymosi inžinierius apmoko modelį naudodamas TensorFlow ir eksportuoja jį kaip SavedModel. Tada inžinierius naudoja CMLE, kad sukurtų modelio versiją, nurodydamas šaltinį kaip eksportuotą „SavedModel“ failą. CMLE diegia modelį ir leidžia jį numatyti. Dabar, jei inžinierius vėliau parengs patobulintą modelio versiją ir eksportuos ją kaip naują „SavedModel“, jis gali sukurti kitą versiją CMLE, nurodydamas naują eksportuotą modelį kaip šaltinį. Tai leidžia CMLE atskirai valdyti abi versijas ir teikti atitinkamą modelį pagal numatymo užklausose nurodytą versiją.
Kuriant versiją naudojant CMLE, būtina nurodyti eksportuojamo modelio šaltinį, kad būtų pateikti modeliui aptarnauti reikalingi ištekliai, būtų galima efektyviai nuskaityti ir įkelti modelį bei palaikyti modelių versijų kūrimą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga mašininio mokymosi srityje:
- Ar galima naudoti Kaggle įkelti finansinius duomenis ir atlikti statistinę analizę bei prognozes naudojant ekonometrinius modelius, tokius kaip R kvadratas, ARIMA arba GARCH?
- 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 CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skyriuje „Mašininio mokymosi tobulinimas“.