Jeśli chodzi o obsługę wyeksportowanego modelu w środowisku produkcyjnym w obszarze sztucznej inteligencji, w szczególności w kontekście prognoz Google Cloud Machine Learning i Serverless na dużą skalę, dostępnych jest kilka podstawowych opcji. Te opcje zapewniają różne podejścia do wdrażania i obsługi modeli uczenia maszynowego, z których każdy ma własne zalety i uwagi.
1. Funkcje chmury:
Cloud Functions to bezserwerowa platforma obliczeniowa oferowana przez Google Cloud, która umożliwia uruchamianie kodu w odpowiedzi na zdarzenia. Zapewnia elastyczny i skalowalny sposób obsługi modeli uczenia maszynowego. Możesz wdrożyć wyeksportowany model jako funkcję w chmurze i wywoływać ją za pomocą żądań HTTP. Pozwala to na łatwą integrację modelu z innymi usługami i aplikacjami.
Przykład:
def predict(request): # Load the exported model model = load_model('exported_model') # Process the input data data = preprocess(request.json) # Make predictions using the model predictions = model.predict(data) # Return the predictions return {'predictions': predictions.tolist()}
2. Bieg w chmurze:
Cloud Run to w pełni zarządzana platforma bezserwerowa, która automatycznie skaluje Twoje kontenery. Możesz umieścić wyeksportowany model w kontenerze i wdrożyć go w Cloud Run. Zapewnia to spójne i skalowalne środowisko do obsługi Twojego modelu. Cloud Run obsługuje również żądania HTTP, co ułatwia integrację z innymi usługami.
Przykład:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Przewidywanie platformy AI:
AI Platform Prediction to zarządzana usługa udostępniana przez Google Cloud do obsługi modeli uczenia maszynowego. Możesz wdrożyć wyeksportowany model na platformie AI Platform Prediction, która zajmie się infrastrukturą i skalowaniem za Ciebie. Obsługuje różne platformy uczenia maszynowego i zapewnia funkcje, takie jak automatyczne skalowanie i przewidywanie online.
Przykład:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. Kubernetes:
Kubernetes to platforma orkiestracji kontenerów typu open source, która umożliwia zarządzanie i skalowanie aplikacji kontenerowych. Wyeksportowany model można wdrożyć jako usługę Kubernetes, która zapewnia wysoce konfigurowalną i skalowalną opcję wdrażania. Kubernetes oferuje również takie funkcje, jak równoważenie obciążenia i automatyczne skalowanie.
Przykład:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Te podstawowe opcje obsługi wyeksportowanego modelu w środowisku produkcyjnym zapewniają elastyczność, skalowalność i łatwość integracji z innymi usługami. Wybór właściwej opcji zależy od czynników, takich jak specyficzne wymagania aplikacji, oczekiwane obciążenie pracą i znajomość platform wdrożeniowych.
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