Ang Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) para sa pagsasanay ng mga modelo ng machine learning sa isang distributed at parallel na paraan. Gayunpaman, hindi ito nag-aalok ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan, at hindi rin nito pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo. Sa sagot na ito, susuriin natin ang mga detalye ng CMLE, ang mga kakayahan nito, at ang pangangailangan para sa manu-manong pamamahala ng mapagkukunan.
Ang CMLE ay idinisenyo upang pasimplehin ang proseso ng pagsasanay at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa laki. Nagbibigay ito ng pinamamahalaang kapaligiran na nagbibigay-daan sa mga user na tumuon sa pagbuo ng modelo kaysa sa pamamahala ng imprastraktura. Ginagamit ng CMLE ang kapangyarihan ng imprastraktura ng GCP upang ipamahagi ang workload ng pagsasanay sa maraming machine, na nagbibigay-daan sa mas mabilis na oras ng pagsasanay at pangangasiwa ng malalaking dataset.
Kapag gumagamit ng CMLE, ang mga user ay may kakayahang pumili ng uri at bilang ng mga mapagkukunang kinakailangan para sa kanilang trabaho sa pagsasanay. Maaari nilang piliin ang uri ng makina, bilang ng mga manggagawa, at iba pang mga parameter batay sa kanilang mga partikular na kinakailangan. Gayunpaman, hindi awtomatikong nakukuha at kino-configure ng CMLE ang mga mapagkukunang ito. Responsibilidad ng user na magbigay ng mga kinakailangang mapagkukunan bago simulan ang trabaho sa pagsasanay.
Upang makuha ang mga mapagkukunan, maaaring gamitin ng mga user ang mga serbisyo ng GCP gaya ng Compute Engine o Kubernetes Engine. Ang mga serbisyong ito ay nagbibigay ng nasusukat at nababaluktot na imprastraktura upang matugunan ang karga ng pagsasanay. Ang mga user ay maaaring gumawa ng mga virtual machine na instance o container, i-configure ang mga ito gamit ang mga kinakailangang dependency ng software, at pagkatapos ay gamitin ang mga ito bilang mga manggagawa sa CMLE.
Kapag nakumpleto na ang trabaho sa pagsasanay, hindi awtomatikong isinasara ng CMLE ang mga mapagkukunang ginagamit para sa pagsasanay. Ito ay dahil ang sinanay na modelo ay maaaring kailanganing i-deploy at ihatid para sa mga layunin ng hinuha. Nasa gumagamit ang pagpapasya kung kailan at kung paano wakasan ang mga mapagkukunan upang maiwasan ang mga hindi kinakailangang gastos.
Bilang buod, nag-aalok ang CMLE ng makapangyarihang platform para sa parallel na machine learning model training. Gayunpaman, nangangailangan ito ng manu-manong pagkuha at pagsasaayos ng mga mapagkukunan at hindi pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay. Kailangan ng mga user na magbigay ng mga kinakailangang mapagkukunan gamit ang mga serbisyo ng GCP tulad ng Compute Engine o Kubernetes Engine at pamahalaan ang kanilang lifecycle batay sa kanilang mga partikular na kinakailangan.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- 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?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
- Ano ang Gradient Boosting algorithm?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning