Milyen további funkciókat kell telepítenie saját tárolóképének elkészítésekor?
Amikor saját konténerképet készít a képzési modellekhez egyéni tárolókkal a Google Cloud AI Platformon, számos további funkciót is telepítenie kell. Ezek a funkciók elengedhetetlenek egy robusztus és hatékony konténerkép létrehozásához, amely hatékonyan képes betanítani a gépi tanulási modelleket.
1. Gépi tanulási keretrendszer: Az első lépés a gépi tanulási keretrendszer telepítése, amelyet a modellek betanításához használni kíván. Ez lehet TensorFlow, PyTorch vagy bármely más népszerű gépi tanulási keretrendszer. Telepítheti a keretrendszert olyan csomagkezelőkkel, mint a pip vagy a conda, vagy közvetlenül a forráskódból.
2. Függőségek: A gépi tanulási modellek hatékony működéséhez gyakran további könyvtárakra és függőségekre van szükség. Ezek a függőségek magukban foglalhatják a NumPy-t a numerikus számításokhoz, a Pandas-t az adatok manipulálásához, a Matplotlib-et az adatok megjelenítéséhez és a scikit-learn-t a gépi tanulási algoritmusokhoz. Fontos, hogy minden szükséges függőség szerepeljen a tárolóképben.
3. GPU-támogatás: Ha azt tervezi, hogy GPU-kat kíván használni a gyorsított képzéshez, telepítenie kell a szükséges GPU-illesztőprogramokat és -könyvtárakat. Az NVIDIA GPU-k esetében ez általában a CUDA eszközkészlet és a cuDNN könyvtár telepítését jelenti. Ezek az összetevők GPU-gyorsítású számításokat tesznek lehetővé, és fontosak a mélytanulási modellek hatékony betanításához.
4. Egyéni kód: Ha rendelkezik olyan egyéni kóddal vagy szkriptekkel, amelyek kifejezetten a gépi tanulási projektre vonatkoznak, akkor azokat bele kell foglalnia a tárolóképbe. Ez lehet előfeldolgozó szkriptek, adatbetöltő segédprogramok vagy egyéni modellarchitektúrák. Fontos, hogy megfelelően rendszerezze a kódot, és gondoskodjon arról, hogy könnyen hozzáférhető legyen a tárolóban.
5. Adatok: A konténer képének tartalmaznia kell a modellek betanításához szükséges adatokat. Ezek lehetnek betanítási adatkészletek, előre betanított modellek vagy bármely más, a betanítási folyamathoz szükséges adat. A reprodukálhatóság és az egyszerű használat érdekében fontos az adatok megfelelő rendszerezése és verziószáma.
6. Konfigurációs fájlok: Előfordulhat, hogy olyan konfigurációs fájlokat kell tartalmaznia, amelyek meghatározzák a hiperparamétereket, a modell architektúráját vagy egyéb beállításait a betanítási feladathoz. Ezek a konfigurációs fájlok használhatók a képzési folyamat testreszabására és a modell teljesítményének finomhangolására.
7. Naplózás és figyelés: A képzési folyamat nyomon követése és a modellek teljesítményének nyomon követése érdekében fontos, hogy a tárolóképbe beépítse a naplózási és megfigyelési funkciókat. Ez magában foglalhatja a naplózó könyvtárak, például a TensorBoard beállítását, vagy a felhőalapú megfigyelési szolgáltatásokkal való integrációt.
8. Felhőspecifikus funkciók: Ha a Google Cloud AI Platformot használja képzéshez, előfordulhat, hogy további, a platformra jellemző funkciókat kell beépítenie. Ez magában foglalhatja a Google Cloud SDK-t, a hitelesítési könyvtárakat vagy a más Google Cloud-szolgáltatásokkal való interakcióhoz szükséges API-kat.
Amikor a Google Cloud AI Platformon egyéni tárolókkal rendelkező képzési modellekhez készít saját konténerképet, telepítenie kell a gépi tanulási keretrendszert, a függőségeket, a GPU-támogatást, az egyéni kódot, az adatokat, a konfigurációs fájlokat, a naplózási és megfigyelési funkciókat, valamint minden felhő-specifikus a képzési munkához szükséges funkcionalitás.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Milyen kritériumok alapján kell kiválasztani a megfelelő algoritmust egy adott problémára?
- Ha valaki egy Google-modellt használ, és saját példányán oktatja azt, a Google megtartja a képzési adatokból végzett fejlesztéseket?
- Honnan lehet tudni, hogy melyik ML-modellt kell használni a betanítás előtt?
- Mi az a regressziós feladat?
- Hogyan lehet áttérni a Vertex AI és az AutoML táblák között?
- Használható a Kaggle pénzügyi adatok feltöltésére, valamint statisztikai elemzések és előrejelzések végrehajtására ökonometriai modellek, például R-négyzet, ARIMA vagy GARCH segítségével?
- Használható-e a gépi tanulás a szívkoszorúér-betegség kockázatának előrejelzésére?
- Melyek a tényleges változások a Google Cloud Machine Learning Vertex AI-vé való átnevezése miatt?
- Melyek egy modell teljesítményértékelési mutatói?
- Mi a lineáris regresszió?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben