Ha egy exportált modellt termelésben kell kiszolgálni a mesterséges intelligencia területén, különösen a Google Cloud Machine Learning és a kiszolgáló nélküli méretű előrejelzések összefüggésében, számos elsődleges lehetőség áll rendelkezésre. Ezek a lehetőségek különböző megközelítéseket kínálnak a gépi tanulási modellek üzembe helyezéséhez és kiszolgálásához, mindegyiknek megvannak a saját előnyei és szempontjai.
1. Felhőfunkciók:
A Cloud Functions a Google Cloud által kínált szerver nélküli számítási platform, amely lehetővé teszi a kód futtatását az eseményekre reagálva. Rugalmas és méretezhető módot biztosít a gépi tanulási modellek kiszolgálására. Az exportált modellt felhőfüggvényként telepítheti, és HTTP-kérésekkel hívhatja meg. Ez lehetővé teszi modelljének egyszerű integrálását más szolgáltatásokkal és alkalmazásokkal.
Példa:
def predict(request): # Load the exported model model = load_model('exported_model') # Process the input data data = preprocess(request.json) # Make predictions using the model predictions = model.predict(data) # Return the predictions return {'predictions': predictions.tolist()}
2. Cloud Run:
A Cloud Run egy teljesen felügyelt szerver nélküli platform, amely automatikusan méretezi a tárolókat. Az exportált modellt konténerbe helyezheti, és üzembe helyezheti a Cloud Run szolgáltatásban. Ez konzisztens és méretezhető környezetet biztosít a modell kiszolgálásához. A Cloud Run támogatja a HTTP kéréseket is, így könnyen integrálható más szolgáltatásokkal.
Példa:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI platform előrejelzése:
Az AI Platform Prediction a Google Cloud által biztosított felügyelt szolgáltatás a gépi tanulási modellek kiszolgálására. Az exportált modellt telepítheti az AI Platform Prediction szolgáltatásban, amely gondoskodik az infrastruktúráról és a méretezésről. Támogatja a különféle gépi tanulási keretrendszereket, és olyan funkciókat kínál, mint az automatikus skálázás és az online előrejelzés.
Példa:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. Kubernetes:
A Kubernetes egy nyílt forráskódú konténer-hangszerelési platform, amely lehetővé teszi a konténeres alkalmazások kezelését és méretezését. Az exportált modellt Kubernetes-szolgáltatásként telepítheti, amely nagymértékben testreszabható és méretezhető telepítési lehetőséget biztosít. A Kubernetes olyan funkciókat is kínál, mint a terheléselosztás és az automatikus méretezés.
Példa:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ezek az elsődleges lehetőségek az exportált modellek termelésben való kiszolgálására, rugalmasságot, méretezhetőséget és más szolgáltatásokkal való egyszerű integrációt biztosítanak. A megfelelő lehetőség kiválasztása olyan tényezőktől függ, mint az alkalmazás speciális követelményei, a várható munkaterhelés és a telepítési platformok ismerete.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben