Bagaimana untuk membuat versi model?
Mencipta versi model pembelajaran mesin dalam Google Cloud Platform (GCP) ialah langkah kritikal dalam menggunakan model untuk ramalan tanpa pelayan secara berskala. Versi dalam konteks ini merujuk kepada contoh tertentu model yang boleh digunakan untuk ramalan. Proses ini penting untuk mengurus dan mengekalkan lelaran berbeza bagi model pembelajaran mesin, membolehkan pembangun menambah baik dan mengemas kini model sambil memastikan kestabilan dan konsistensi dalam persekitaran pengeluaran.
Memahami Platform AI Awan Google
Google Cloud AI Platform menyediakan set lengkap alatan untuk membangun, melatih dan menggunakan model pembelajaran mesin. Ia menyokong pelbagai rangka kerja seperti TensorFlow, scikit-learn dan XGBoost, dan memudahkan penggunaan model dalam cara berskala tanpa pelayan. Platform AI direka bentuk untuk menyelaraskan proses pemindahan model daripada pembangunan kepada pengeluaran, menyediakan keupayaan seperti versi, pemantauan dan pengurusan sumber.
Langkah-langkah untuk Mencipta Versi Model
Mencipta versi model melibatkan beberapa langkah, yang boleh dikategorikan secara meluas dalam menyediakan model, menggunakan ia ke AI Platform dan mengurus versi. Di bawah ialah panduan terperinci tentang langkah-langkah ini:
Langkah 1: Sediakan Model
Sebelum menggunakan model, model itu mesti dilatih dan dieksport dalam format yang serasi dengan Google Cloud AI Platform. Sebagai contoh, jika menggunakan TensorFlow, model harus disimpan sebagai direktori SavedModel. Direktori ini mengandungi seni bina model, pemberat dan metadata lain yang diperlukan.
python
import tensorflow as tf
# Example of saving a TensorFlow model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Training code here...
# Save the model
model.save('saved_model/my_model')
Langkah 2: Muat naik Model ke Storan Awan Google (GCS)
Setelah model disediakan, model itu mesti dimuat naik ke baldi Storan Awan Google. Platform AI memerlukan model disimpan dalam GCS untuk penggunaan.
bash # Using gsutil to upload the model gsutil cp -r saved_model/my_model gs://your-bucket-name/model-directory/
Langkah 3: Sebarkan Model ke Platform AI
Dengan model yang disimpan dalam GCS, langkah seterusnya ialah mencipta sumber model dalam AI Platform. Ini dilakukan melalui Google Cloud Console, alat baris perintah `gcloud` atau pustaka klien Platform AI.
bash # Create a model resource gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1
Langkah 4: Buat Versi Model
Mencipta versi melibatkan penetapan lokasi model dalam GCS dan mengkonfigurasi pelbagai parameter seperti jenis mesin, rangka kerja dan versi masa jalan. Langkah ini penting kerana ia membolehkan penggunaan versi berbeza bagi model yang sama, memudahkan ujian A/B, rollback dan pelancaran beransur-ansur.
bash
# Create a version of the model
gcloud ai-platform versions create v1 \
--model=my_model \
--origin=gs://your-bucket-name/model-directory/ \
--runtime-version=2.5 \
--framework=TENSORFLOW \
--python-version=3.7 \
--machine-type=n1-standard-4
Langkah 5: Urus Versi Model
Sebaik sahaja versi dibuat, ia boleh diuruskan melalui Platform AI. Ini termasuk menetapkan versi lalai, memadam versi lama dan memantau prestasi setiap versi.
- Menetapkan Versi Lalai: Versi lalai digunakan untuk permintaan ramalan jika tiada versi dinyatakan. Ini boleh ditetapkan menggunakan arahan `gcloud`:
bash gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Pemantauan dan Pembalakan: AI Platform menyediakan alat pengelogan dan pemantauan untuk menjejak prestasi dan penggunaan setiap versi model. Ini penting untuk memahami cara model berkelakuan dalam pengeluaran dan mengenal pasti sebarang isu yang mungkin timbul.
- Memadam Versi: Versi lama atau tidak digunakan boleh dipadamkan untuk mengurangkan kos dan mengurus sumber dengan cekap:
bash gcloud ai-platform versions delete v1 --model=my_model
Amalan Terbaik untuk Versi Model
- Gunakan Versi Semantik: Gunakan skema versi yang mencerminkan perubahan yang dibuat pada model, seperti versi semantik (cth, v1.0.0, v1.1.0). Ini membantu dalam memahami sifat perubahan antara versi.
- Automatikkan Penyerahan: Menggabungkan versi model ke dalam saluran paip CI/CD untuk mengautomasikan penggunaan dan ujian versi baharu. Ini mengurangkan ralat manual dan mempercepatkan proses pelepasan.
- Ujian Sebelum Penggunaan: Uji versi baharu dengan teliti dalam persekitaran pementasan sebelum digunakan untuk pengeluaran. Ini memastikan model berfungsi seperti yang diharapkan di bawah senario yang berbeza.
- Pantau dan Ulang: Pantau prestasi setiap versi model secara berterusan dan ulangi berdasarkan maklum balas dan metrik prestasi. Ini membantu dalam mengekalkan ketepatan dan kaitan model dari semasa ke semasa.
Contoh Use Case
Pertimbangkan syarikat runcit menggunakan model pembelajaran mesin untuk meramalkan permintaan produk. Syarikat sentiasa mengemas kini model untuk memasukkan data baharu dan meningkatkan ketepatan. Dengan menggunakan keupayaan versi Platform AI, mereka boleh menggunakan versi baharu model tanpa mengganggu perkhidmatan ramalan sedia ada. Mereka juga boleh melakukan ujian A/B dengan mengarahkan sebahagian trafik ke versi baharu dan membandingkan keputusan dengan versi semasa. Pendekatan ini membolehkan mereka membuat keputusan berdasarkan data sama ada untuk beralih sepenuhnya kepada versi model baharu.
Mencipta dan mengurus versi model dalam Google Cloud AI Platform ialah aspek asas untuk menggunakan model pembelajaran mesin pada skala. Dengan mengikuti pendekatan berstruktur untuk versi model, organisasi boleh memastikan model mereka teguh, berskala dan mampu memenuhi permintaan pengeluaran. Proses ini bukan sahaja memudahkan penggunaan model tetapi juga meningkatkan keupayaan untuk mengulang dan menambah baik model dari semasa ke semasa, yang membawa kepada prestasi ramalan dan hasil perniagaan yang lebih baik.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah kriteria untuk memilih algoritma yang betul untuk masalah tertentu?
- Jika seseorang menggunakan model Google dan melatihnya pada contoh sendiri adakah Google mengekalkan penambahbaikan yang dibuat daripada data latihan?
- Bagaimanakah seseorang mengetahui model ML yang hendak digunakan, sebelum melatihnya?
- Apakah tugas regresi?
- Bagaimanakah seseorang boleh beralih antara jadual Vertex AI dan AutoML?
- 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?
- Bolehkah pembelajaran mesin digunakan untuk meramalkan risiko penyakit jantung koronari?
- Apakah perubahan sebenar akibat penjenamaan semula Google Cloud Machine Learning sebagai Vertex AI?
- Apakah metrik penilaian prestasi model?
- Apakah regresi linear?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML