Pagdating sa paghahatid ng na-export na modelo sa produksyon sa larangan ng Artificial Intelligence, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning at Serverless na mga hula sa sukat, mayroong ilang pangunahing opsyon na available. Nagbibigay ang mga opsyong ito ng iba't ibang diskarte sa pag-deploy at paghahatid ng mga modelo ng machine learning, bawat isa ay may sariling mga pakinabang at pagsasaalang-alang.
1. Mga Pag-andar ng Cloud:
Ang Cloud Functions ay isang serverless compute platform na inaalok ng Google Cloud na nagbibigay-daan sa iyong patakbuhin ang iyong code bilang tugon sa mga kaganapan. Nagbibigay ito ng flexible at scalable na paraan para maghatid ng mga modelo ng machine learning. Maaari mong i-deploy ang iyong na-export na modelo bilang Cloud Function at i-invoke ito gamit ang mga kahilingan sa HTTP. Nagbibigay-daan ito sa iyong madaling isama ang iyong modelo sa iba pang mga serbisyo at application.
Halimbawa:
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:
Ang Cloud Run ay isang ganap na pinamamahalaang platform na walang server na awtomatikong sinusukat ang iyong mga container. Maaari mong ilagay sa container ang iyong na-export na modelo at i-deploy ito sa Cloud Run. Nagbibigay ito ng pare-pareho at nasusukat na kapaligiran para sa paghahatid ng iyong modelo. Sinusuportahan din ng Cloud Run ang mga kahilingan sa HTTP, na ginagawang madali ang pagsasama sa iba pang mga serbisyo.
Halimbawa:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Hula ng Platform ng AI:
Ang AI Platform Prediction ay isang pinamamahalaang serbisyo na ibinigay ng Google Cloud para sa paghahatid ng mga modelo ng machine learning. Maaari mong i-deploy ang iyong na-export na modelo sa AI Platform Prediction, na nangangalaga sa imprastraktura at pag-scale para sa iyo. Sinusuportahan nito ang iba't ibang machine learning frameworks at nagbibigay ng mga feature tulad ng autoscaling at online na hula.
Halimbawa:
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:
Ang Kubernetes ay isang open-source container orchestration platform na nagbibigay-daan sa iyong pamahalaan at sukatin ang iyong mga containerized na application. Maaari mong i-deploy ang iyong na-export na modelo bilang isang serbisyo ng Kubernetes, na nagbibigay ng lubos na nako-customize at nasusukat na opsyon sa pag-deploy. Nag-aalok din ang Kubernetes ng mga feature tulad ng load balancing at awtomatikong pag-scale.
Halimbawa:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ang mga pangunahing opsyon na ito para sa paghahatid ng na-export na modelo sa produksyon ay nagbibigay ng flexibility, scalability, at kadalian ng pagsasama sa iba pang mga serbisyo. Ang pagpili ng tamang opsyon ay depende sa mga salik gaya ng mga partikular na kinakailangan ng iyong aplikasyon, ang inaasahang workload, at ang iyong pamilyar sa mga deployment platform.
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