Hogyan készítsünk egy verziót a modellből?
A gépi tanulási modell verziójának létrehozása a Google Cloud Platformban (GCP) kritikus lépés a kiszolgáló nélküli előrejelzések modelljei nagyarányú telepítésében. A verzió ebben az összefüggésben a modell egy adott példányára vonatkozik, amely előrejelzésekhez használható. Ez a folyamat szerves része a gépi tanulási modell különböző iterációinak kezelésének és karbantartásának, lehetővé téve a fejlesztők számára a modellek fejlesztését és frissítését, miközben biztosítja a stabilitást és a konzisztenciát a termelési környezetekben.
A Google Cloud AI Platform megértése
A Google Cloud AI Platform átfogó eszközcsomagot biztosít a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez, betanításához és üzembe helyezéséhez. Számos keretrendszert támogat, például a TensorFlow-t, a scikit-learn-t és az XGBoost-ot, és megkönnyíti a modellek skálázható, szerver nélküli telepítését. Az AI Platform célja, hogy egyszerűsítse a modellek fejlesztésről gyártásra való áthelyezésének folyamatát, és olyan lehetőségeket biztosítson, mint a verziókezelés, a figyelés és az erőforrás-kezelés.
A modell verziójának létrehozásának lépései
A modell verziójának létrehozása több lépésből áll, amelyek nagyjából a modell előkészítésébe, az AI platformon való telepítésébe és a verziók kezelésébe sorolhatók. Az alábbiakban ezeknek a lépéseknek a részletes áttekintése található:
1. lépés: Készítse elő a modellt
A modell bevezetése előtt betanítani kell, és a Google Cloud AI Platformmal kompatibilis formátumban exportálni kell. Például a TensorFlow használata esetén a modellt SavedModel könyvtárként kell elmenteni. Ez a könyvtár tartalmazza a modell architektúráját, súlyait és egyéb szükséges metaadatokat.
{{EJS6}}2. lépés: Töltse fel a modellt a Google Cloud Storage (GCS) szolgáltatásba
A modell elkészítése után fel kell tölteni a Google Cloud Storage tárolójába. Az AI Platform megköveteli, hogy a modelleket a GCS-ben tárolják a telepítéshez.
{{EJS7}}3. lépés: Telepítse a modellt az AI platformra
A GCS-ben tárolt modell esetén a következő lépés egy modell erőforrás létrehozása az AI Platformban. Ez a Google Cloud Console-on, a "gcloud" parancssori eszközön vagy az AI Platform klienskönyvtárain keresztül történik.
{{EJS8}}4. lépés: Hozzon létre egy modellverziót
A verzió létrehozása magában foglalja a modell helyének megadását a GCS-ben, és különféle paraméterek konfigurálását, például a gép típusát, a keretrendszert és a futásidejű verziót. Ez a lépés fontos, mivel lehetővé teszi ugyanazon modell különböző verzióinak telepítését, megkönnyítve az A/B tesztelést, a visszaállítást és a fokozatos bevezetést.
{{EJS9}}5. lépés: A modellverziók kezelése
Miután egy verzió létrejött, az a mesterséges intelligencia platformon keresztül kezelhető. Ez magában foglalja az alapértelmezett verzió beállítását, a régi verziók törlését és az egyes verziók teljesítményének figyelését. Alapértelmezett verzió beállítása: Ha nincs megadva verzió, a rendszer az alapértelmezett verziót használja az előrejelzési kérésekhez. Ez a `gcloud` paranccsal állítható be:
bash
gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Felügyelet és naplózás: Az AI Platform naplózó és megfigyelő eszközöket biztosít az egyes modellverziók teljesítményének és használatának nyomon követéséhez. Ez elengedhetetlen ahhoz, hogy megértsük, hogyan viselkedik a modell a gyártás során, és azonosítani tudjuk az esetlegesen felmerülő problémákat.
- Verzió törlése: A költségek csökkentése és az erőforrások hatékony kezelése érdekében a régi vagy nem használt verziók törölhetők:
{{EJS11}}A modellváltozatok bevált gyakorlatai
- Szemantikus verzió használata: Olyan verziókezelési sémát alkalmazzon, amely tükrözi a modellen végrehajtott módosításokat, például szemantikai verziószámítást (pl. v1.0.0, v1.1.0). Ez segít megérteni a verziók közötti változások természetét.
- Automatizálja a telepítést: Integrálja a modellverziót egy CI/CD folyamatba az új verziók telepítésének és tesztelésének automatizálása érdekében. Ez csökkenti a kézi hibákat és felgyorsítja a kioldási folyamatot.
- Teszt üzembe helyezés előtt: Az éles üzembe helyezés előtt alaposan tesztelje az új verziókat átmeneti környezetben. Ez biztosítja, hogy a modell a különböző forgatókönyvekben elvárt módon működjön.
- Monitorozás és ismétlés: Folyamatosan figyelje az egyes modellverziók teljesítményét, és ismételje meg a visszajelzések és a teljesítménymutatók alapján. Ez segít megőrizni a modell pontosságát és relevanciáját az idő múlásával.
Példa használati eset
Vegyünk egy kiskereskedelmi vállalatot, amely gépi tanulási modellt használ a termékkereslet előrejelzésére. A vállalat rendszeresen frissíti a modellt az új adatok beépítése és a pontosság javítása érdekében. Az AI Platform verziószámítási képességeinek használatával a meglévő előrejelzési szolgáltatás megszakítása nélkül telepíthetik a modell új verzióit. A/B tesztelést is végezhetnek úgy, hogy a forgalom egy részét az új verzióra irányítják, és az eredményeket összehasonlítják a jelenlegi verzióval. Ez a megközelítés lehetővé teszi számukra, hogy adatvezérelt döntéseket hozzanak arról, hogy teljesen átállnak-e az új modellverzióra.
A modellverziók létrehozása és kezelése a Google Cloud AI Platformban a gépi tanulási modellek nagyszabású bevezetésének alapvető szempontja. A modellverziókészítés strukturált megközelítésével a szervezetek biztosíthatják, hogy modelljeik robusztusak, méretezhetők, és képesek legyenek megfelelni a termelési igényeknek. Ez a folyamat nemcsak megkönnyíti a modellek telepítését, hanem javítja a modellek ismétlésének és javításának képességét is, ami jobb előrejelző teljesítményt és üzleti eredményeket eredményez.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hogyan váltják fel a Keras modellek a TensorFlow becslőket?
- Hogyan konfigurálható egy adott Python környezet Jupyter notebookdal?
- Hogyan kell használni a TensorFlow Serving-et?
- Mi az a Classifier.export_saved_model és hogyan kell használni?
- Miért használják gyakran a regressziót prediktorként?
- Relevánsak-e a Lagrange-szorzók és a kvadratikus programozási technikák a gépi tanulásban?
- Alkalmazható-e egynél több modell a gépi tanulási folyamat során?
- Képes-e a gépi tanulás a forgatókönyvtől függően kiválasztani a használandó algoritmust?
- Mi a legegyszerűbb módja a legalapvetőbb didaktikus MI-modell betanításának és telepítésének a Google AI Platformon egy ingyenes próbaverzió/próbaverzió és egy grafikus felhasználói felületű konzol segítségével, lépésről lépésre egy teljesen kezdő számára, programozási háttérrel nem?
- Hogyan lehet gyakorlatilag betanítani és telepíteni egy egyszerű AI-modellt a Google Cloud AI Platformon a GCP konzol grafikus felületén keresztül egy lépésről lépésre bemutató útmutatóban?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben