Postopek uporabe storitve napovedovanja mehanizma Google Cloud Machine Learning Engine vključuje več korakov, ki uporabnikom omogočajo uvajanje in uporabo modelov strojnega učenja za napovedovanje v velikem obsegu. Ta storitev, ki je del platforme Google Cloud AI, ponuja brezstrežniško rešitev za izvajanje napovedi na usposobljenih modelih, kar uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na razvoj in uvajanje svojih modelov namesto na upravljanje infrastrukture.
1. Razvoj modela in usposabljanje:
Prvi korak pri uporabi storitve predvidevanja Google Cloud Machine Learning Engine je razvoj in usposabljanje modela strojnega učenja. To običajno vključuje naloge, kot so predhodna obdelava podatkov, inženiring funkcij, izbira modela in usposabljanje modela. Google Cloud ponuja različna orodja in storitve, kot sta Google Cloud Dataflow in Google Cloud Dataprep, ki pomagajo pri teh nalogah.
2. Izvoz modela in pakiranje:
Ko je model strojnega učenja usposobljen in pripravljen za uvedbo, ga je treba izvoziti in zapakirati v obliko, ki jo lahko uporablja storitev predvidevanja. Google Cloud Machine Learning Engine podpira različna ogrodja strojnega učenja, kot sta TensorFlow in scikit-learn, kar uporabnikom omogoča izvoz njihovih modelov v obliki, ki je združljiva s temi ogrodji.
3. Razporeditev modela:
Naslednji korak je uvedba usposobljenega modela v Google Cloud Machine Learning Engine. To vključuje ustvarjanje vira modela na platformi, določanje vrste modela (npr. TensorFlow, scikit-learn) in nalaganje izvožene datoteke modela. Google Cloud Machine Learning Engine ponuja vmesnik ukazne vrstice (CLI) in RESTful API za upravljanje uvajanja modelov.
4. Različice in skaliranje:
Google Cloud Machine Learning Engine uporabnikom omogoča ustvarjanje več različic razporejenega modela. To je uporabno za iterativni razvoj in testiranje novih različic modelov brez prekinitve serviranja napovedi. Vsako različico modela je mogoče prilagoditi neodvisno glede na predvideno delovno obremenitev, kar zagotavlja učinkovito uporabo virov.
5. Zahteve za napovedovanje:
Za izdelavo napovedi z uporabo razporejenega modela morajo uporabniki poslati zahteve za napovedi storitvi za napovedovanje. Zahteve za predvidevanje je mogoče izvesti z API-jem RESTful, ki ga zagotavlja Google Cloud Machine Learning Engine, ali z uporabo orodja ukazne vrstice gcloud. Vhodni podatki za zahteve po predvidevanju morajo biti v obliki, združljivi z vhodnimi zahtevami modela.
6. Spremljanje in beleženje:
Google Cloud Machine Learning Engine ponuja zmožnosti spremljanja in beleženja za sledenje učinkovitosti in uporabi razporejenih modelov. Uporabniki lahko spremljajo metrike, kot sta zakasnitev predvidevanja in uporaba virov prek Google Cloud Console ali z uporabo API-ja za spremljanje oblaka. Poleg tega je mogoče ustvariti dnevnike za zahteve po napovedih, kar uporabnikom omogoča odpravljanje težav in analizo rezultatov napovedi.
7. Optimizacija stroškov:
Google Cloud Machine Learning Engine ponuja različne funkcije za optimizacijo stroškov izvajanja napovedi v velikem obsegu. Uporabniki lahko izkoristijo samodejno skaliranje za samodejno prilagoditev števila predvidenih vozlišč glede na dohodno delovno obremenitev. Izkoristijo lahko tudi paketno napovedovanje, ki jim omogoča vzporedno obdelavo velikih količin podatkov, kar zmanjša skupne stroške predvidevanja.
Uporaba storitve predvidevanja Google Cloud Machine Learning Engine vključuje korake, kot so razvoj in usposabljanje modela, izvoz in pakiranje modela, uvajanje modela, različice in skaliranje, zahteve za predvidevanje, spremljanje in beleženje ter optimizacija stroškov. Z upoštevanjem teh korakov lahko uporabniki učinkovito uporabljajo storitev predvidevanja brez strežnika, ki jo ponuja Google Cloud, za uvajanje in izvajanje modelov strojnega učenja v velikem obsegu.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning