Proces korzystania z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine obejmuje kilka kroków, które umożliwiają użytkownikom wdrażanie i wykorzystywanie modeli uczenia maszynowego do tworzenia prognoz na dużą skalę. Ta usługa, która jest częścią platformy Google Cloud AI, oferuje rozwiązanie bezserwerowe do uruchamiania prognoz na wyszkolonych modelach, pozwalając użytkownikom skupić się na opracowywaniu i wdrażaniu swoich modeli, a nie na zarządzaniu infrastrukturą.
1. Rozwój i szkolenie modeli:
Pierwszym krokiem w korzystaniu z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine jest opracowanie i wytrenowanie modelu uczenia maszynowego. Zwykle obejmuje to takie zadania, jak wstępne przetwarzanie danych, inżynieria funkcji, wybór modelu i szkolenie modeli. Google Cloud zapewnia różne narzędzia i usługi, takie jak Google Cloud Dataflow i Google Cloud Dataprep, które pomagają w tych zadaniach.
2. Model eksportu i pakowania:
Po przeszkoleniu modelu uczenia maszynowego i przygotowaniu go do wdrożenia należy go wyeksportować i spakować w formacie, który może być używany przez usługę przewidywania. Google Cloud Machine Learning Engine obsługuje różne platformy uczenia maszynowego, takie jak TensorFlow i scikit-learn, umożliwiając użytkownikom eksportowanie modeli w formacie zgodnym z tymi platformami.
3. Wdrożenie modelu:
Następnym krokiem jest wdrożenie wytrenowanego modelu w Google Cloud Machine Learning Engine. Obejmuje to utworzenie zasobu modelu na platformie, określenie typu modelu (np. TensorFlow, scikit-learn) i przesłanie wyeksportowanego pliku modelu. Google Cloud Machine Learning Engine udostępnia interfejs wiersza poleceń (CLI) i interfejs API RESTful do zarządzania wdrożeniami modeli.
4. Wersjonowanie i skalowanie:
Google Cloud Machine Learning Engine umożliwia użytkownikom tworzenie wielu wersji wdrożonego modelu. Jest to przydatne do iteracyjnego opracowywania i testowania nowych wersji modeli bez przerywania obsługi prognoz. Każdą wersję modelu można skalować niezależnie w oparciu o przewidywane obciążenie pracą, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów.
5. Prośby o prognozy:
Aby prognozować przy użyciu wdrożonego modelu, użytkownicy muszą wysyłać żądania prognoz do usługi przewidywania. Żądania prognoz można tworzyć za pomocą interfejsu API RESTful udostępnianego przez Google Cloud Machine Learning Engine lub za pomocą narzędzia wiersza poleceń gcloud. Dane wejściowe dla żądań predykcji powinny być w formacie zgodnym z wymaganiami wejściowymi modelu.
6. Monitorowanie i logowanie:
Google Cloud Machine Learning Engine zapewnia funkcje monitorowania i rejestrowania w celu śledzenia wydajności i użycia wdrożonych modeli. Użytkownicy mogą monitorować metryki, takie jak opóźnienie przewidywania i wykorzystanie zasobów, za pomocą Google Cloud Console lub przy użyciu Cloud Monitoring API. Dodatkowo, dzienniki mogą być generowane dla żądań prognoz, umożliwiając użytkownikom rozwiązywanie problemów i analizowanie wyników prognoz.
7. Optymalizacja kosztów:
Google Cloud Machine Learning Engine oferuje różne funkcje optymalizujące koszty uruchamiania prognoz na dużą skalę. Użytkownicy mogą korzystać z automatycznego skalowania, aby automatycznie dostosowywać liczbę węzłów przewidywania na podstawie przychodzącego obciążenia. Mogą również skorzystać z przewidywania wsadowego, które pozwala im przetwarzać duże ilości danych równolegle, zmniejszając całkowity koszt przewidywania.
Korzystanie z usługi prognozowania Google Cloud Machine Learning Engine obejmuje takie kroki, jak tworzenie i trenowanie modeli, eksport i pakowanie modeli, wdrażanie modeli, przechowywanie wersji i skalowanie, żądania prognoz, monitorowanie i rejestrowanie oraz optymalizacja kosztów. Wykonując te czynności, użytkownicy mogą skutecznie korzystać z bezserwerowej usługi prognozowania oferowanej przez Google Cloud do wdrażania i uruchamiania modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning