Adakah Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
Enjin Pembelajaran Mesin Awan (CMLE) ialah alat berkuasa yang disediakan oleh Google Cloud Platform (GCP) untuk melatih model pembelajaran mesin secara teragih dan selari. Walau bagaimanapun, ia tidak menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik, juga tidak mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai. Dalam jawapan ini, kami akan mempertimbangkan butiran CMLE, keupayaannya, dan keperluan untuk pengurusan sumber manual.
CMLE direka bentuk untuk memudahkan proses latihan dan menggunakan model pembelajaran mesin pada skala. Ia menyediakan persekitaran terurus yang membolehkan pengguna menumpukan pada pembangunan model dan bukannya pengurusan infrastruktur. CMLE memanfaatkan kuasa infrastruktur GCP untuk mengagihkan beban kerja latihan merentas berbilang mesin, mendayakan masa latihan yang lebih pantas dan mengendalikan set data yang besar.
Apabila menggunakan CMLE, pengguna mempunyai fleksibiliti untuk memilih jenis dan bilangan sumber yang diperlukan untuk tugas latihan mereka. Mereka boleh memilih jenis mesin, bilangan pekerja dan parameter lain berdasarkan keperluan khusus mereka. Walau bagaimanapun, CMLE tidak memperoleh dan mengkonfigurasi sumber ini secara automatik. Adalah menjadi tanggungjawab pengguna untuk menyediakan sumber yang diperlukan sebelum memulakan kerja latihan.
Untuk memperoleh sumber, pengguna boleh menggunakan perkhidmatan GCP seperti Compute Engine atau Kubernetes Engine. Perkhidmatan ini menyediakan infrastruktur berskala dan fleksibel untuk menampung beban kerja latihan. Pengguna boleh mencipta contoh atau bekas mesin maya, mengkonfigurasinya dengan kebergantungan perisian yang diperlukan, dan kemudian menggunakannya sebagai pekerja dalam CMLE.
Setelah kerja latihan selesai, CMLE tidak menutup sumber yang digunakan untuk latihan secara automatik. Ini kerana model terlatih mungkin perlu digunakan dan disampaikan untuk tujuan inferens. Terpulang kepada pengguna untuk menentukan masa dan cara untuk menamatkan sumber untuk mengelakkan kos yang tidak perlu.
Untuk meringkaskan, CMLE menawarkan platform yang berkuasa untuk latihan model pembelajaran mesin selari. Walau bagaimanapun, ia memerlukan pemerolehan manual dan konfigurasi sumber dan tidak mengendalikan penutupan sumber selepas latihan selesai. Pengguna perlu menyediakan sumber yang diperlukan menggunakan perkhidmatan GCP seperti Compute Engine atau Kubernetes Engine dan mengurus kitaran hayat mereka berdasarkan keperluan khusus mereka.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Apabila kernel bercabang dengan data dan yang asal adalah peribadi, bolehkah kernel bercabang menjadi umum dan jika ya bukan pelanggaran privasi?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Adakah mod bersemangat menghalang kefungsian pengkomputeran yang diedarkan TensorFlow?
- Bolehkah penyelesaian awan Google digunakan untuk memisahkan pengkomputeran daripada storan untuk latihan model ML yang lebih cekap dengan data besar?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
- Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
- Bolehkah Tensorflow digunakan untuk latihan dan inferens rangkaian saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin