A Cloud Machine Learning Engine (CMLE) a Google Cloud Platform (GCP) által biztosított hatékony eszköz a gépi tanulási modellek elosztott és párhuzamos képzéséhez. Ugyanakkor nem kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és nem kezeli az erőforrás-leállítást sem a modell betanítása után. Ebben a válaszban megvizsgáljuk a CMLE részleteit, képességeit és a kézi erőforrás-kezelés szükségességét.
A CMLE célja a gépi tanulási modellek betanításának és bevezetésének egyszerűsítése. Felügyelt környezetet biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az infrastruktúra-kezelés helyett a modellfejlesztésre összpontosítsanak. A CMLE kihasználja a GCP infrastruktúrájának erejét, hogy a képzési terhelést több gép között ossza el, lehetővé téve a gyorsabb betanítási időt és a nagy adatkészletek kezelését.
A CMLE használatakor a felhasználók rugalmasan választhatják meg a képzési munkájukhoz szükséges erőforrások típusát és számát. Sajátos igényeik alapján kiválaszthatják a gép típusát, a dolgozók számát és egyéb paramétereket. A CMLE azonban nem szerzi be és konfigurálja automatikusan ezeket az erőforrásokat. A felhasználó felelőssége, hogy a képzési munka megkezdése előtt biztosítsa a szükséges erőforrásokat.
Az erőforrások beszerzéséhez a felhasználók olyan GCP-szolgáltatásokat vehetnek igénybe, mint a Compute Engine vagy a Kubernetes Engine. Ezek a szolgáltatások méretezhető és rugalmas infrastruktúrát biztosítanak a képzési munkaterheléshez. A felhasználók létrehozhatnak virtuálisgép-példányokat vagy tárolókat, konfigurálhatják azokat a szükséges szoftverfüggőségekkel, majd a CMLE-ben dolgozóként használhatják őket.
A képzési feladat befejezése után a CMLE nem állítja le automatikusan a képzéshez használt erőforrásokat. Ez azért van, mert előfordulhat, hogy a betanított modellt be kell vezetni és ki kell szolgálni következtetési célokra. A felhasználó dönti el, mikor és hogyan szünteti meg az erőforrásokat a felesleges költségek elkerülése érdekében.
Összefoglalva, a CMLE hatékony platformot kínál a párhuzamos gépi tanulási modellképzéshez. Ez azonban az erőforrások kézi beszerzését és konfigurálását igényli, és nem kezeli az erőforrások leállítását a képzés befejezése után. A felhasználóknak biztosítaniuk kell a szükséges erőforrásokat a GCP-szolgáltatások (például a Compute Engine vagy a Kubernetes Engine) használatával, és életciklusukat speciális követelményeik alapján kell kezelniük.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Megakadályozza-e a lelkes üzemmód a TensorFlow elosztott számítási funkcióit?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
- Használható-e a Tensorflow a mély neurális hálózatok (DNN) betanítására és következtetésére?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben