A Google Cloud Machine Learning Engine előrejelzési szolgáltatásának használatának folyamata több olyan lépésből áll, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy gépi tanulási modelleket telepítsenek és alkalmazzanak nagyszabású előrejelzések készítéséhez. Ez a szolgáltatás, amely a Google Cloud AI platform része, szerver nélküli megoldást kínál az előrejelzések futtatásához betanított modelleken, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy az infrastruktúra kezelése helyett modelljeik fejlesztésére és telepítésére összpontosítsanak.
1. Modellfejlesztés és képzés:
A Google Cloud Machine Learning Engine előrejelzési szolgáltatásának használatának első lépése egy gépi tanulási modell kifejlesztése és betanítása. Ez jellemzően olyan feladatokat foglal magában, mint az adatok előfeldolgozása, a jellemzők tervezése, a modellválasztás és a modellképzés. A Google Cloud különféle eszközöket és szolgáltatásokat kínál, mint például a Google Cloud Dataflow és a Google Cloud Dataprep, amelyek segítik ezeket a feladatokat.
2. Modellkivitel és csomagolás:
Miután a gépi tanulási modell betanított és készen áll a telepítésre, exportálni kell, és olyan formátumba kell csomagolni, amelyet az előrejelzési szolgáltatás használhat. A Google Cloud Machine Learning Engine támogatja a különféle gépi tanulási keretrendszereket, például a TensorFlow-t és a scikit-learn-t, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy modelleiket ezekkel a keretrendszerekkel kompatibilis formátumban exportálják.
3. Modell bevezetés:
A következő lépés a betanított modell telepítése a Google Cloud Machine Learning Engine rendszerben. Ez magában foglalja egy modell erőforrás létrehozását a platformon, a modell típusának megadását (pl. TensorFlow, scikit-learn), és az exportált modellfájl feltöltését. A Google Cloud Machine Learning Engine parancssori felületet (CLI) és RESTful API-t biztosít a modelltelepítések kezeléséhez.
4. Verziózás és méretezés:
A Google Cloud Machine Learning Engine lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy több verziót hozzanak létre egy telepített modellből. Ez hasznos az új modellverziók iteratív fejlesztéséhez és teszteléséhez, anélkül, hogy megszakítaná az előrejelzések kiszolgálását. Az egyes modellverziók az előre jelzett munkaterhelés alapján egymástól függetlenül méretezhetők, így biztosítva a hatékony erőforrás-kihasználást.
5. Előrejelzési kérések:
A telepített modell használatával előrejelzések készítéséhez a felhasználóknak előrejelzési kéréseket kell küldeniük az előrejelzési szolgáltatásnak. Az előrejelzési kérelmek a Google Cloud Machine Learning Engine által biztosított RESTful API-val vagy a gcloud parancssori eszközzel hajthatók végre. Az előrejelzési kérések bemeneti adatainak a modell bemeneti követelményeivel kompatibilis formátumban kell lenniük.
6. Monitoring és naplózás:
A Google Cloud Machine Learning Engine figyelési és naplózási lehetőségeket biztosít a telepített modellek teljesítményének és használatának nyomon követéséhez. A felhasználók a Google Cloud Console vagy a Cloud Monitoring API használatával nyomon követhetik az olyan mutatókat, mint az előrejelzési késleltetés és az erőforrás-kihasználás. Ezenkívül naplók generálhatók az előrejelzési kérésekhez, lehetővé téve a felhasználók számára a problémák hibaelhárítását és az előrejelzési eredmények elemzését.
7. Költségoptimalizálás:
A Google Cloud Machine Learning Engine különféle funkciókat kínál az előrejelzések nagyarányú futtatásának költségeinek optimalizálásához. A felhasználók kihasználhatják az automatikus skálázást, hogy automatikusan beállítsák az előrejelzési csomópontok számát a bejövő munkaterhelés alapján. Kihasználhatják a kötegelt előrejelzést is, amely lehetővé teszi nagy mennyiségű adat párhuzamos feldolgozását, csökkentve ezzel az előrejelzés összköltségét.
A Google Cloud Machine Learning Engine előrejelzési szolgáltatásának használata olyan lépéseket foglal magában, mint a modellfejlesztés és -képzés, a modell exportálása és csomagolása, a modell üzembe helyezése, a verziószámítás és a méretezés, az előrejelzési kérések, a figyelés és naplózás, valamint a költségoptimalizálás. E lépések követésével a felhasználók hatékonyan használhatják a Google Cloud által biztosított szerver nélküli előrejelzési szolgáltatást a gépi tanulási modellek nagyszabású telepítéséhez és futtatásához.
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