Cloud Machine Learning Engine (CMLE) to potężne narzędzie udostępniane przez Google Cloud Platform (GCP) do uczenia modeli uczenia maszynowego w sposób rozproszony i równoległy. Nie oferuje jednak automatycznego pozyskiwania i konfiguracji zasobów, ani nie obsługuje zamykania zasobów po zakończeniu uczenia modelu. W tej odpowiedzi rozważymy szczegóły CMLE, jego możliwości i potrzebę ręcznego zarządzania zasobami.
CMLE zaprojektowano z myślą o uproszczeniu procesu uczenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Zapewnia zarządzane środowisko, które pozwala użytkownikom skupić się na rozwoju modelu, a nie na zarządzaniu infrastrukturą. CMLE wykorzystuje moc infrastruktury GCP do dystrybucji obciążenia szkoleniowego na wiele maszyn, umożliwiając szybsze szkolenie i obsługę dużych zbiorów danych.
Korzystając z CMLE, użytkownicy mają swobodę wyboru rodzaju i liczby zasobów wymaganych do zadania szkoleniowego. Mogą wybrać typ maszyny, liczbę pracowników i inne parametry w oparciu o swoje specyficzne wymagania. Jednak CMLE nie pozyskuje i nie konfiguruje automatycznie tych zasobów. Obowiązkiem użytkownika jest zapewnienie niezbędnych zasobów przed rozpoczęciem zadania szkoleniowego.
Aby pozyskać zasoby, użytkownicy mogą skorzystać z usług GCP, takich jak Compute Engine czy Kubernetes Engine. Usługi te zapewniają skalowalną i elastyczną infrastrukturę dostosowaną do obciążenia szkoleniowego. Użytkownicy mogą tworzyć instancje lub kontenery maszyn wirtualnych, konfigurować je z wymaganymi zależnościami oprogramowania, a następnie używać ich jako procesów roboczych w CMLE.
Po zakończeniu zadania szkoleniowego CMLE nie zamyka automatycznie zasobów używanych do szkolenia. Dzieje się tak, ponieważ może być konieczne wdrożenie i udostępnienie przeszkolonego modelu na potrzeby wnioskowania. To użytkownik decyduje, kiedy i jak zakończyć zasoby, aby uniknąć niepotrzebnych kosztów.
Podsumowując, CMLE oferuje potężną platformę do równoległego szkolenia modeli uczenia maszynowego. Wymaga jednak ręcznego pozyskania i konfiguracji zasobów i nie obsługuje zamykania zasobów po zakończeniu szkolenia. Użytkownicy muszą zapewnić niezbędne zasoby za pomocą usług GCP, takich jak Compute Engine lub Kubernetes Engine, i zarządzać ich cyklem życia w oparciu o swoje specyficzne wymagania.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Postęp w uczeniu maszynowym:
- Jeśli jądro jest rozwidlone i zawiera dane, a oryginał jest prywatny, czy rozwidlone jądro może być publiczne i czy jeśli tak, to czy nie narusza to prywatności?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Czy tryb chętny uniemożliwia funkcjonalność przetwarzania rozproszonego TensorFlow?
- Czy rozwiązania chmurowe Google można wykorzystać do oddzielenia przetwarzania od pamięci masowej w celu efektywniejszego uczenia modelu uczenia maszynowego za pomocą dużych zbiorów danych?
- Czy możliwe jest bezproblemowe trenowanie modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych?
- Czy w przypadku korzystania z CMLE utworzenie wersji wymaga określenia źródła eksportowanego modelu?
- Czy CMLE może odczytywać dane z magazynu Google Cloud i używać określonego przeszkolonego modelu do wnioskowania?
- Czy Tensorflow może być używany do uczenia i wnioskowania o głębokich sieciach neuronowych (DNN)?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w sekcji Postępy w uczeniu maszynowym