Ar galima naudoti CMLE modelio diegimo konfigūracijos failą, kai naudojamas paskirstytas ML modelio mokymas, siekiant apibrėžti, kiek mašinų bus naudojama mokyme?
Kai naudojate paskirstyto mašininio mokymosi (ML) modelio mokymą „Google Cloud AI“ platformoje, iš tikrųjų galite naudoti CMLE (Cloud Machine Learning Engine) modelio diegimo konfigūracijos failą, kad apibrėžtumėte mokymuose naudojamų mašinų skaičių. Tačiau neįmanoma tiesiogiai apibrėžti naudojamų mašinų tipo. Į
Kokios trys skirtingos mašinų tipų šeimos yra prieinamos Compute Engine?
„Google Cloud Platform“ skaičiavimo variklyje yra trys skirtingos mašinų tipų šeimos: standartinė, didelės atminties ir didelio procesoriaus. Kiekviena šeima yra sukurta taip, kad atitiktų konkrečius darbo krūvio reikalavimus, suteikiant daugybę išteklių ir galimybių, kad būtų patenkinti įvairūs skaičiavimo poreikiai. 1. Standartiniai mašinų tipai: šie mašinų tipai siūlo procesoriaus ir atminties išteklių pusiausvyrą
Kokie yra dviejų tipų mašinų tipai, kuriuos galima rasti programoje Compute Engine?
„Compute Engine“, kuri yra „Google Cloud Platform“ (GCP) dalis, galimi dviejų tipų įrenginių tipai: iš anksto nustatyti mašinų tipai ir pasirinktiniai mašinų tipai. Šie mašinų tipai teikia skirtingas virtualiosios aparatinės įrangos išteklių konfigūracijas, leidžiančias vartotojams pasirinkti tinkamą darbo krūvio našumo ir sąnaudų lygį. 1. Iš anksto nustatyti mašinų tipai: