Mis on süvaõppe VM-is pordi edastamise eesmärk ja kuidas see seadistatakse?
Pordi edastamine on võrgukonfiguratsiooni oluline aspekt, mis võimaldab rakenduste ja teenuste sujuvat ja turvalist töötamist Deep Learning VM-is. Tehisintellekti kontekstis, eriti Google Cloud Machine Learningi valdkonnas, mängib pordiedastus olulist rolli masinõppesüsteemi erinevate komponentide vahelise suhtluse võimaldamisel, hõlbustades andmete ja teabe vahetamist.
Deep Learning VM-i pordi edastamise esmane eesmärk on paljastada virtuaalmasina konkreetne port välismaailmale, võimaldades välistel süsteemidel või kasutajatel pääseda juurde selles pordis töötavatele teenustele. See on eriti kasulik masinõppemudelitega töötamisel, mis nõuavad suhtlemist väliste ressurssidega, nagu koolitusandmed, API-d või veebipõhised liidesed.
Pordiedastuse seadistamiseks Deep Learning VM-is tuleb järgida mitmeid samme. Esiteks on oluline kindlaks teha konkreetne port, mis tuleb edastada. See võib olla konkreetse teenuse kasutatav vaikeport või kasutaja määratud kohandatud port. Kui port on kindlaks määratud, tuleb järgmiseks sammuks konfigureerida virtuaalmasina võrgusätted, et võimaldada selles pordis sissetulevaid ühendusi.
Google Cloud Platformi (GCP) keskkonnas saab pordi edastamist saavutada tulemüürireeglite kasutamisega. Tulemüürireeglid määravad võrguliikluse, millel on lubatud virtuaalmasinasse jõuda. Luues tulemüürireegli, mis lubab soovitud pordis sissetulevaid ühendusi, pääseb Deep Learning VM-ile juurde välissüsteemidest või kasutajatelt.
Protsessi illustreerimiseks vaatleme näidet, kus Deep Learning VM kasutab masinõppemudeli veebipõhist liidest. Veebiliidest hostitakse pordis 8080. Selle stsenaariumi jaoks pordi suunamise seadistamiseks võite järgida järgmisi samme.
1. Tuvastage port: sel juhul on port, mis tuleb edastada, 8080.
2. Tulemüürireeglite konfigureerimine: navigeerige GCP-konsoolis jaotisse Võrgundus ja looge uus tulemüürireegel. Määrake järgmised parameetrid:
– Nimi: reegli kirjeldav nimi.
– Sihtmärgid: valige sobiv sihtmärk, milleks on süvaõppe VM.
– Allika IP-vahemikud: määrake IP-vahemikud, millest sissetulevad ühendused on lubatud.
– Protokollid ja pordid: määrake edastatav protokoll (TCP või UDP) ja port (8080).
3. Rakendage tulemüüri reegel: kui reegel on loodud, rakendage see võrgule, kus asub Deep Learning VM.
Nende sammude sooritamisel pääseb Deep Learning VM-le juurde välissüsteemidest või kasutajatelt määratud pordi kaudu. See võimaldab sujuvat suhtlemist masinõppemudeli veebipõhise liidesega, hõlbustades selliseid ülesandeid nagu andmete sisestamine, mudeli hindamine ja tulemuste visualiseerimine.
Pordiedastus Deep Learning VM-is on oluline välise juurdepääsu võimaldamiseks konkreetsetes portides töötavatele teenustele ja rakendustele. Google Cloud Platformis tulemüürireeglite konfigureerimisega saab sissetulevad ühendused lubada soovitud pordis, hõlbustades suhtlust Deep Learning VM ja väliste süsteemide või kasutajate vahel. See funktsioon on eriti väärtuslik masinõppe kontekstis, kuna see võimaldab sujuvalt suhelda masinõppe mudelite ja nendega seotud ressurssidega.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Kui kernel on andmetega ühendatud ja originaal on privaatne, kas kahvliga kernel võib olla avalik ja kui jah, siis see ei ole privaatsuse rikkumine?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine