Apabila ia datang untuk menyediakan model yang dieksport dalam pengeluaran dalam bidang Kepintaran Buatan, khususnya dalam konteks Pembelajaran Mesin Awan Google dan ramalan Tanpa Pelayan pada skala, terdapat beberapa pilihan utama yang tersedia. Pilihan ini menyediakan pendekatan yang berbeza untuk menggunakan dan menyediakan model pembelajaran mesin, masing-masing dengan kelebihan dan pertimbangan mereka sendiri.
1. Fungsi Awan:
Cloud Functions ialah platform pengiraan tanpa pelayan yang ditawarkan oleh Google Cloud yang membolehkan anda menjalankan kod anda sebagai tindak balas kepada acara. Ia menyediakan cara yang fleksibel dan berskala untuk menyediakan model pembelajaran mesin. Anda boleh menggunakan model anda yang dieksport sebagai Fungsi Awan dan menggunakannya menggunakan permintaan HTTP. Ini membolehkan anda menyepadukan model anda dengan mudah dengan perkhidmatan dan aplikasi lain.
Contoh:
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. Cloud Run:
Cloud Run ialah platform tanpa pelayan terurus sepenuhnya yang menskalakan bekas anda secara automatik. Anda boleh menyimpan model anda yang dieksport dan menggunakan model tersebut pada Cloud Run. Ini menyediakan persekitaran yang konsisten dan berskala untuk menyediakan model anda. Cloud Run juga menyokong permintaan HTTP, menjadikannya mudah untuk disepadukan dengan perkhidmatan lain.
Contoh:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Ramalan Platform AI:
AI Platform Prediction ialah perkhidmatan terurus yang disediakan oleh Google Cloud untuk menyediakan model pembelajaran mesin. Anda boleh menggunakan model anda yang dieksport pada AI Platform Prediction, yang menjaga infrastruktur dan penskalaan untuk anda. Ia menyokong pelbagai rangka kerja pembelajaran mesin dan menyediakan ciri seperti penskalaan automatik dan ramalan dalam talian.
Contoh:
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 ialah platform orkestrasi kontena sumber terbuka yang membolehkan anda mengurus dan menskalakan aplikasi kontena anda. Anda boleh menggunakan model anda yang dieksport sebagai perkhidmatan Kubernetes, yang menyediakan pilihan penggunaan yang sangat disesuaikan dan berskala. Kubernetes juga menawarkan ciri seperti pengimbangan beban dan penskalaan automatik.
Contoh:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Pilihan utama ini untuk menyediakan model yang dieksport dalam pengeluaran memberikan fleksibiliti, skalabiliti dan kemudahan penyepaduan dengan perkhidmatan lain. Memilih pilihan yang betul bergantung pada faktor seperti keperluan khusus aplikasi anda, beban kerja yang dijangkakan dan kebiasaan anda dengan platform penggunaan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML