Ako vytvoriť verziu modelu?
Vytvorenie verzie modelu strojového učenia v službe Google Cloud Platform (GCP) je kritickým krokom pri nasadzovaní modelov pre predpovede bez servera vo veľkom rozsahu. Verzia v tomto kontexte označuje konkrétny prípad modelu, ktorý možno použiť na predpovede. Tento proces je neoddeliteľnou súčasťou správy a udržiavania rôznych iterácií modelu strojového učenia, čo umožňuje vývojárom zlepšovať a aktualizovať modely a zároveň zaisťovať stabilitu a konzistentnosť v produkčných prostrediach.
Pochopenie platformy Google Cloud AI
Google Cloud AI Platform poskytuje komplexný balík nástrojov na vývoj, školenie a nasadenie modelov strojového učenia. Podporuje rôzne rámce, ako sú TensorFlow, scikit-learn a XGBoost, a uľahčuje nasadenie modelov škálovateľným spôsobom bez servera. Platforma AI je navrhnutá tak, aby zefektívnila proces presunu modelov z vývoja do produkcie, pričom poskytuje funkcie, ako je vytváranie verzií, monitorovanie a správa zdrojov.
Kroky na vytvorenie verzie modelu
Vytvorenie verzie modelu zahŕňa niekoľko krokov, ktoré možno vo všeobecnosti rozdeliť na prípravu modelu, jeho nasadenie na platformu AI a správu verzií. Nižšie je uvedený podrobný návod na tieto kroky:
Krok 1: Pripravte model
Pred nasadením modelu je potrebné ho natrénovať a exportovať vo formáte kompatibilnom s platformou Google Cloud AI. Napríklad, ak používate TensorFlow, model by sa mal uložiť ako adresár SavedModel. Tento adresár obsahuje architektúru modelu, váhy a ďalšie potrebné metadáta.
python
import tensorflow as tf
# Example of saving a TensorFlow model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Training code here...
# Save the model
model.save('saved_model/my_model')
Krok 2: Nahrajte model do Google Cloud Storage (GCS)
Keď je model pripravený, je potrebné ho nahrať do úložiska Google Cloud Storage. Platforma AI vyžaduje, aby boli modely uložené v GCS na nasadenie.
bash # Using gsutil to upload the model gsutil cp -r saved_model/my_model gs://your-bucket-name/model-directory/
Krok 3: Nasaďte model na platformu AI
S modelom uloženým v GCS je ďalším krokom vytvorenie zdroja modelu v platforme AI. Vykonáva sa to prostredníctvom konzoly Google Cloud Console, nástroja príkazového riadka „gcloud“ alebo klientskych knižníc platformy AI.
bash # Create a model resource gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1
Krok 4: Vytvorte verziu modelu
Vytvorenie verzie zahŕňa špecifikáciu umiestnenia modelu v GCS a konfiguráciu rôznych parametrov, ako je typ počítača, rámec a verzia runtime. Tento krok je dôležitý, pretože umožňuje nasadenie rôznych verzií toho istého modelu, čím uľahčuje A/B testovanie, vrátenie a postupné zavádzanie.
bash
# Create a version of the model
gcloud ai-platform versions create v1 \
--model=my_model \
--origin=gs://your-bucket-name/model-directory/ \
--runtime-version=2.5 \
--framework=TENSORFLOW \
--python-version=3.7 \
--machine-type=n1-standard-4
Krok 5: Správa verzií modelu
Po vytvorení verzie je možné ju spravovať prostredníctvom platformy AI. To zahŕňa nastavenie predvolenej verzie, odstraňovanie starých verzií a monitorovanie výkonu každej verzie.
- Nastavenie predvolenej verzie: Ak nie je špecifikovaná žiadna verzia, použije sa predvolená verzia pre požiadavky na predikciu. Toto je možné nastaviť pomocou príkazu `gcloud`:
bash gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Monitorovanie a protokolovanie: Platforma AI poskytuje nástroje na zaznamenávanie a monitorovanie na sledovanie výkonu a používania každej verzie modelu. Je to nevyhnutné na pochopenie toho, ako sa model správa vo výrobe a na identifikáciu akýchkoľvek problémov, ktoré môžu nastať.
- Odstránenie verzie: Staré alebo nepoužívané verzie je možné odstrániť, aby sa znížili náklady a efektívne spravovali zdroje:
bash gcloud ai-platform versions delete v1 --model=my_model
Osvedčené postupy pre vytváranie verzií modelov
- Použiť sémantické vytváranie verzií: Prijmite schému verzií, ktorá odráža zmeny vykonané v modeli, ako je napríklad sémantické vytváranie verzií (napr. v1.0.0, v1.1.0). Pomáha to pochopiť povahu zmien medzi verziami.
- Automatizácia nasadenia: Zahrňte vytváranie verzií modelu do kanála CI/CD na automatizáciu nasadenia a testovania nových verzií. To znižuje manuálne chyby a urýchľuje proces uvoľnenia.
- Test pred nasadením: Pred nasadením do produkcie dôkladne otestujte nové verzie v skúšobnom prostredí. To zaisťuje, že model funguje podľa očakávania v rôznych scenároch.
- Monitorovať a opakovať: Nepretržite monitorujte výkon každej verzie modelu a opakujte na základe spätnej väzby a metrík výkonu. To pomáha udržiavať presnosť a relevantnosť modelu v priebehu času.
Príklad prípadu použitia
Predstavte si maloobchodnú spoločnosť, ktorá používa model strojového učenia na predpovedanie dopytu po produkte. Spoločnosť pravidelne aktualizuje model, aby zahŕňal nové údaje a zlepšil presnosť. Použitím možností verzovania platformy AI môžu nasadiť nové verzie modelu bez narušenia existujúcej predikčnej služby. Môžu tiež vykonávať A/B testovanie nasmerovaním časti návštevnosti na novú verziu a porovnaním výsledkov s aktuálnou verziou. Tento prístup im umožňuje robiť rozhodnutia založené na údajoch o tom, či úplne prejsť na novú verziu modelu.
Vytváranie a správa verzií modelov v platforme Google Cloud AI Platform je základným aspektom nasadzovania modelov strojového učenia vo veľkom rozsahu. Dodržiavaním štruktúrovaného prístupu k modelovaniu verzií môžu organizácie zabezpečiť, aby ich modely boli robustné, škálovateľné a schopné spĺňať výrobné požiadavky. Tento proces nielenže uľahčuje nasadenie modelov, ale tiež zlepšuje schopnosť iterovať a zlepšovať modely v priebehu času, čo vedie k lepšiemu prediktívnemu výkonu a obchodným výsledkom.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Aké sú kritériá na výber správneho algoritmu pre daný problém?
- Ak niekto používa model Google a trénuje ho na vlastnej inštancii, uchováva Google vylepšenia získané z údajov o školení?
- Ako sa dá vedieť, ktorý model ML sa má použiť, ešte pred jeho trénovaním?
- Čo je to regresná úloha?
- Ako je možné prechádzať medzi tabuľkami Vertex AI a AutoML?
- Je možné použiť Kaggle na nahrávanie finančných údajov a vykonávanie štatistických analýz a prognóz pomocou ekonometrických modelov, ako sú R-squared, ARIMA alebo GARCH?
- Môže sa strojové učenie použiť na predpovedanie rizika koronárnej choroby srdca?
- Aké sú skutočné zmeny v dôsledku zmeny značky Google Cloud Machine Learning na Vertex AI?
- Aké sú metriky hodnotenia výkonnosti modelu?
- Čo je lineárna regresia?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning