Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
Apabila menggunakan CMLE (Cloud Machine Learning Engine) untuk mencipta versi, adalah perlu untuk menentukan sumber model yang dieksport. Keperluan ini penting untuk beberapa sebab, yang akan diterangkan secara terperinci dalam jawapan ini.
Pertama, mari kita fahami apa yang dimaksudkan dengan "model yang dieksport." Dalam konteks CMLE, model yang dieksport merujuk kepada model pembelajaran mesin terlatih yang telah disimpan atau dieksport dalam format yang boleh digunakan untuk ramalan. Model yang dieksport ini boleh disimpan dalam pelbagai format seperti TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite, atau pun format tersuai.
Sekarang, mengapakah perlu untuk menentukan sumber model yang dieksport semasa mencipta versi dalam CMLE? Sebabnya terletak pada aliran kerja CMLE dan keperluan untuk menyediakan sumber yang diperlukan untuk menyediakan model. Apabila mencipta versi, CMLE perlu mengetahui di mana model yang dieksport terletak supaya ia boleh digunakan dan disediakan untuk ramalan.
Dengan menyatakan sumber model yang dieksport, CMLE boleh mendapatkan semula model dengan cekap dan memuatkannya ke dalam infrastruktur penyajian. Ini membolehkan model bersedia untuk permintaan ramalan daripada pelanggan. Tanpa menyatakan sumber, CMLE tidak akan tahu di mana untuk mencari model dan tidak akan dapat menyampaikan ramalan.
Selain itu, menyatakan sumber model yang dieksport membolehkan CMLE mengendalikan versi dengan berkesan. Dalam pembelajaran mesin, adalah perkara biasa untuk melatih dan mengulang model, menambah baiknya dari semasa ke semasa. CMLE membolehkan anda mencipta berbilang versi model, setiap satu mewakili lelaran atau peningkatan yang berbeza. Dengan menyatakan sumber model yang dieksport, CMLE boleh menjejaki versi ini dan memastikan model yang betul disediakan untuk setiap permintaan ramalan.
Untuk menggambarkan ini, pertimbangkan senario di mana jurutera pembelajaran mesin melatih model menggunakan TensorFlow dan mengeksportnya sebagai SavedModel. Jurutera kemudian menggunakan CMLE untuk mencipta versi model, menyatakan sumber sebagai fail SavedModel yang dieksport. CMLE menggunakan model dan menjadikannya tersedia untuk ramalan. Kini, jika jurutera kemudian melatih versi model yang dipertingkatkan dan mengeksportnya sebagai SavedModel baharu, mereka boleh mencipta versi lain dalam CMLE, dengan menyatakan model baharu yang dieksport sebagai sumber. Ini membolehkan CMLE mengurus kedua-dua versi secara berasingan dan menyediakan model yang sesuai berdasarkan versi yang dinyatakan dalam permintaan ramalan.
Apabila menggunakan CMLE untuk mencipta versi, menentukan sumber model yang dieksport adalah perlu untuk menyediakan sumber yang diperlukan untuk menyediakan model, membolehkan pengambilan dan pemuatan model yang cekap dan menyokong versi model.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Adakah mungkin untuk menggunakan Kaggle untuk memuat naik data kewangan dan melakukan analisis statistik dan ramalan menggunakan model ekonometrik seperti R-squared, ARIMA atau GARCH?
- 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 Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin