Google Cloud Machine Learning Engine'i ennustusteenuse kasutamise protsess hõlmab mitmeid samme, mis võimaldavad kasutajatel juurutada ja kasutada masinõppemudeleid mastaapsete prognooside tegemiseks. See teenus, mis on osa Google Cloud AI platvormist, pakub serverita lahendust prognooside käitamiseks koolitatud mudelitel, võimaldades kasutajatel keskenduda oma mudelite arendamisele ja juurutamisele, mitte infrastruktuuri haldamisele.
1. Mudeli väljatöötamine ja koolitus:
Google Cloud Machine Learning Engine ennustusteenuse kasutamise esimene samm on masinõppe mudeli väljatöötamine ja koolitamine. Tavaliselt hõlmab see selliseid ülesandeid nagu andmete eeltöötlus, funktsioonide projekteerimine, mudelivalik ja mudeli väljaõpe. Google Cloud pakub nende ülesannete täitmiseks mitmesuguseid tööriistu ja teenuseid, nagu Google Cloud Dataflow ja Google Cloud Dataprep.
2. Mudeli eksport ja pakendamine:
Kui masinõppemudel on koolitatud ja juurutamiseks valmis, tuleb see eksportida ja pakkida vormingusse, mida ennustusteenus saab kasutada. Google Cloud Machine Learning Engine toetab erinevaid masinõppe raamistikke, nagu TensorFlow ja scikit-learn, võimaldades kasutajatel eksportida oma mudeleid nende raamistikega ühilduvas vormingus.
3. Mudeli juurutamine:
Järgmine samm on koolitatud mudeli juurutamine Google Cloud Machine Learning Engine'is. See hõlmab mudeliressursi loomist platvormil, mudeli tüübi määramist (nt TensorFlow, scikit-learn) ja eksporditud mudelifaili üleslaadimist. Google Cloud Machine Learning Engine pakub mudeli juurutamise haldamiseks käsurea liidest (CLI) ja RESTful API-d.
4. Versioonide määramine ja skaleerimine:
Google Cloud Machine Learning Engine võimaldab kasutajatel luua juurutatud mudelist mitu versiooni. See on kasulik iteratiivseks arendamiseks ja uute mudeliversioonide testimiseks ilma prognooside edastamist katkestamata. Iga mudeli versiooni saab prognoositava töökoormuse alusel iseseisvalt skaleerida, tagades ressursside tõhusa kasutamise.
5. Ennustustaotlused:
Kasutatud mudeli abil prognooside tegemiseks peavad kasutajad saatma ennustusteenusele ennustuspäringuid. Ennustuspäringuid saab teha Google Cloud Machine Learning Engine pakutava RESTful API abil või käsureatööriista gcloud abil. Prognoosipäringute sisendandmed peaksid olema mudeli sisendnõuetega ühilduvas vormingus.
6. Seire ja logimine:
Google Cloud Machine Learning Engine pakub jälgimis- ja logimisvõimalusi juurutatud mudelite toimivuse ja kasutuse jälgimiseks. Kasutajad saavad Google Cloud Console'i või pilve jälgimise API abil jälgida selliseid mõõdikuid nagu prognoosi latentsusaeg ja ressursikasutus. Lisaks saab ennustuspäringute jaoks luua logisid, mis võimaldavad kasutajatel probleemide tõrkeotsingut ja ennustuste tulemusi analüüsida.
7. Kulude optimeerimine:
Google Cloud Machine Learning Engine pakub erinevaid funktsioone, et optimeerida ennustuste mastaabis käitamise kulusid. Kasutajad saavad kasutada automaatset skaleerimist, et automaatselt kohandada ennustussõlmede arvu vastavalt sissetulevale töökoormusele. Samuti saavad nad ära kasutada pakettprognoosi, mis võimaldab neil paralleelselt töödelda suuri andmemahtusid, vähendades prognoosimise üldkulusid.
Google Cloud Machine Learning Engine'i ennustusteenuse kasutamine hõlmab selliseid samme nagu mudeli väljatöötamine ja koolitus, mudeli eksport ja pakendamine, mudeli juurutamine, versioonide loomine ja skaleerimine, ennustuspäringud, jälgimine ja logimine ning kulude optimeerimine. Neid samme järgides saavad kasutajad tõhusalt kasutada Google Cloudi pakutavat serverivaba ennustusteenust, et juurutada ja käitada masinõppe mudeleid ulatuslikult.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning