Ang proseso ng paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine ay nagsasangkot ng ilang hakbang na nagbibigay-daan sa mga user na mag-deploy at gumamit ng mga modelo ng machine learning para sa paggawa ng mga hula nang malawakan. Ang serbisyong ito, na bahagi ng platform ng Google Cloud AI, ay nag-aalok ng walang server na solusyon para sa pagpapatakbo ng mga hula sa mga sinanay na modelo, na nagbibigay-daan sa mga user na tumuon sa pagbuo at pag-deploy ng kanilang mga modelo sa halip na pamahalaan ang imprastraktura.
1. Pagbuo at Pagsasanay ng Modelo:
Ang unang hakbang sa paggamit ng serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine ay ang bumuo at magsanay ng modelo ng machine learning. Karaniwang kinabibilangan ito ng mga gawain gaya ng data preprocessing, feature engineering, pagpili ng modelo, at pagsasanay sa modelo. Nagbibigay ang Google Cloud ng iba't ibang tool at serbisyo, tulad ng Google Cloud Dataflow at Google Cloud Dataprep, upang tumulong sa mga gawaing ito.
2. Model Export at Packaging:
Kapag ang modelo ng machine learning ay nasanay at handa na para sa pag-deploy, kailangan itong i-export at i-package sa isang format na magagamit ng serbisyo ng hula. Sinusuportahan ng Google Cloud Machine Learning Engine ang iba't ibang machine learning framework, gaya ng TensorFlow at scikit-learn, na nagpapahintulot sa mga user na i-export ang kanilang mga modelo sa isang format na tugma sa mga framework na ito.
3. Pag-deploy ng Modelo:
Ang susunod na hakbang ay i-deploy ang sinanay na modelo sa Google Cloud Machine Learning Engine. Kabilang dito ang paggawa ng mapagkukunan ng modelo sa platform, pagtukoy sa uri ng modelo (hal., TensorFlow, scikit-learn), at pag-upload ng na-export na file ng modelo. Nagbibigay ang Google Cloud Machine Learning Engine ng command-line interface (CLI) at isang RESTful API para sa pamamahala ng mga deployment ng modelo.
4. Pag-bersyon at Pag-scale:
Binibigyang-daan ng Google Cloud Machine Learning Engine ang mga user na gumawa ng maraming bersyon ng isang naka-deploy na modelo. Ito ay kapaki-pakinabang para sa umuulit na pagbuo at pagsubok ng mga bagong bersyon ng modelo nang hindi nakakaabala sa paghahatid ng mga hula. Ang bawat bersyon ng modelo ay maaaring i-scale nang hiwalay batay sa hinulaang workload, na tinitiyak ang mahusay na paggamit ng mapagkukunan.
5. Mga Kahilingan sa Paghula:
Upang makagawa ng mga hula gamit ang naka-deploy na modelo, kailangan ng mga user na magpadala ng mga kahilingan sa paghula sa serbisyo ng hula. Maaaring gawin ang mga kahilingan sa hula gamit ang RESTful API na ibinibigay ng Google Cloud Machine Learning Engine o sa pamamagitan ng paggamit ng command-line tool ng gcloud. Ang data ng pag-input para sa mga kahilingan sa paghula ay dapat nasa isang format na tugma sa mga kinakailangan sa pag-input ng modelo.
6. Pagsubaybay at Pag-log:
Nagbibigay ang Google Cloud Machine Learning Engine ng mga kakayahan sa pagsubaybay at pag-log upang subaybayan ang pagganap at paggamit ng mga naka-deploy na modelo. Maaaring subaybayan ng mga user ang mga sukatan gaya ng latency ng hula at paggamit ng mapagkukunan sa pamamagitan ng Google Cloud Console o sa pamamagitan ng paggamit ng Cloud Monitoring API. Bukod pa rito, maaaring mabuo ang mga log para sa mga kahilingan sa paghula, na nagpapahintulot sa mga user na i-troubleshoot ang mga isyu at pag-aralan ang mga resulta ng hula.
7. Pag-optimize ng Gastos:
Nag-aalok ang Google Cloud Machine Learning Engine ng iba't ibang feature para ma-optimize ang halaga ng pagpapatakbo ng mga hula sa sukat. Maaaring gamitin ng mga user ang autoscaling upang awtomatikong isaayos ang bilang ng mga prediction node batay sa papasok na workload. Maaari din nilang samantalahin ang hula ng batch, na nagbibigay-daan sa kanila na magproseso ng malalaking halaga ng data nang magkatulad, na binabawasan ang kabuuang halaga ng hula.
Ang paggamit sa serbisyo ng hula ng Google Cloud Machine Learning Engine ay nagsasangkot ng mga hakbang tulad ng pagbuo at pagsasanay ng modelo, pag-export at packaging ng modelo, pag-deploy ng modelo, pag-bersyon at pag-scale, mga kahilingan sa paghula, pagsubaybay at pag-log, at pag-optimize ng gastos. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, epektibong magagamit ng mga user ang walang server na serbisyo sa paghula na ibinigay ng Google Cloud upang mag-deploy at magpatakbo ng mga modelo ng machine learning nang malawakan.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit