Ha elosztott gépi tanulási (ML) modellképzést használ a Google Cloud AI Platformon, akkor valóban használhatja a CMLE (Cloud Machine Learning Engine) modelltelepítés konfigurációs fájlját a képzésben használt gépek számának meghatározásához. Nem lehet azonban közvetlenül meghatározni a használni kívánt gépek típusát.
Az elosztott ML-modell-oktatásban a CMLE-modell-telepítési konfigurációs fájl lehetővé teszi a betanítás skálaszintjének megadását. A skálaszint határozza meg a betanítási munkában használt gépek számát és típusát. A méretezési szint opciók az ALAPVETŐtől az EGYÉNI tartományig terjednek, és minden szinthez előre meghatározott számú dolgozó és paraméterkiszolgáló tartozik. A megfelelő skálaszint kiválasztásával szabályozhatja az edzéshez használt gépek számát.
Ha például a BASIC méretezési szintet választja, akkor egyetlen dolgozót fog használni, paraméterkiszolgálók nélkül. Másrészt, ha a STANDARD_1 méretezési szintet választja, az egy dolgozót és egy paraméterkiszolgálót fog használni. A PREMIUM_1 méretezési szint egy dolgozót és négy paraméterkiszolgálót használ, míg a CUSTOM skálaszint lehetővé teszi a dolgozók és a paraméterkiszolgálók számának kifejezetten megadását.
Míg azonban megadhatja a gépek számát, nem adhatja meg közvetlenül a képzésben használt gépek típusát. A használt gépek típusát a skálaszint határozza meg, és a Google Cloud AI Platform előre definiálja. Minden skálaszinthez tartozik egy alapértelmezett géptípus, amely az adott skálaszintre van optimalizálva. Például a BASIC skálaszint az n1-standard-1 géptípust, míg a STANDARD_1 skálaszint az n1-standard-4 géptípust használja.
Ha nagyobb ellenőrzésre van szüksége a képzés során használt géptípusok felett, használhat egyéni konténereket a Cloud AI Platform segítségével. Az egyéni tárolókkal saját képzési képfájlt készíthet és telepíthet, amely lehetővé teszi a géptípusok és a képzéshez szükséges egyéb függőségek megadását. Egyedi konténer létrehozásával rugalmasan meghatározhatja az edzési igényeinek megfelelő géptípusokat.
Ha elosztott ML-modell-képzést használ a Google Cloud AI Platformon, a CMLE-modell-telepítési konfigurációs fájlon keresztül meghatározhatja a betanításhoz használt gépek számát. A használt gépek típusát azonban nem lehet közvetlenül megadni, mivel azt a skálaszint határozza meg. Ha nagyobb ellenőrzésre van szüksége a géptípusok felett, egyéni konténereket használhat saját képzési képének létrehozásához és üzembe helyezéséhez.
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