Ko gre za strežbo izvoženemu modelu v proizvodnji na področju umetne inteligence, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning in napovedi brez strežnikov v velikem obsegu, je na voljo več primarnih možnosti. Te možnosti zagotavljajo različne pristope k uvajanju in streženju modelov strojnega učenja, vsaka s svojimi prednostmi in vidiki.
1. Funkcije oblaka:
Cloud Functions je računalniška platforma brez strežnika, ki jo ponuja Google Cloud in vam omogoča zagon kode kot odziv na dogodke. Zagotavlja prilagodljiv in razširljiv način za streženje modelov strojnega učenja. Izvoženi model lahko uvedete kot funkcijo v oblaku in ga pokličete z zahtevami HTTP. To vam omogoča enostavno integracijo vašega modela z drugimi storitvami in aplikacijami.
primer:
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 je popolnoma upravljana brezstrežniška platforma, ki samodejno prilagaja vaše vsebnike. Svoj izvoženi model lahko pospravite v kontejner in ga namestite v Cloud Run. To zagotavlja dosledno in razširljivo okolje za streženje vašega modela. Cloud Run podpira tudi zahteve HTTP, kar olajša integracijo z drugimi storitvami.
primer:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predvidevanje platforme AI:
AI Platform Prediction je upravljana storitev, ki jo zagotavlja Google Cloud za streženje modelov strojnega učenja. Svoj izvoženi model lahko namestite na AI Platform Prediction, ki namesto vas poskrbi za infrastrukturo in skaliranje. Podpira različna ogrodja strojnega učenja in ponuja funkcije, kot sta samodejno skaliranje in spletno predvidevanje.
primer:
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 je odprtokodna platforma za orkestracijo vsebnikov, ki vam omogoča upravljanje in prilagajanje vaših kontejnerskih aplikacij. Svoj izvoženi model lahko uvedete kot storitev Kubernetes, ki zagotavlja zelo prilagodljivo in razširljivo možnost uvajanja. Kubernetes ponuja tudi funkcije, kot sta uravnoteženje obremenitve in samodejno skaliranje.
primer:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Te primarne možnosti za strežbo izvoženemu modelu v proizvodnji zagotavljajo prilagodljivost, razširljivost in enostavno integracijo z drugimi storitvami. Izbira prave možnosti je odvisna od dejavnikov, kot so posebne zahteve vaše aplikacije, pričakovana delovna obremenitev in vaše poznavanje platform za uvajanje.
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