Proces používania predpovednej služby Google Cloud Machine Learning Engine zahŕňa niekoľko krokov, ktoré používateľom umožňujú nasadiť a využívať modely strojového učenia na vytváranie predpovedí vo veľkom rozsahu. Táto služba, ktorá je súčasťou platformy Google Cloud AI, ponúka bezserverové riešenie na spúšťanie predpovedí na trénovaných modeloch, čo používateľom umožňuje sústrediť sa na vývoj a nasadenie svojich modelov, a nie na správu infraštruktúry.
1. Vývoj a školenie modelu:
Prvým krokom pri používaní predpovednej služby Google Cloud Machine Learning Engine je vývoj a trénovanie modelu strojového učenia. Zvyčajne to zahŕňa úlohy, ako je predbežné spracovanie údajov, inžinierstvo funkcií, výber modelu a školenie modelov. Google Cloud poskytuje rôzne nástroje a služby, ako napríklad Google Cloud Dataflow a Google Cloud Dataprep, ktoré pomáhajú pri týchto úlohách.
2. Export a balenie modelu:
Keď je model strojového učenia vyškolený a pripravený na nasadenie, je potrebné ho exportovať a zabaliť do formátu, ktorý môže použiť predikčná služba. Google Cloud Machine Learning Engine podporuje rôzne rámce strojového učenia, ako sú TensorFlow a scikit-learn, čo používateľom umožňuje exportovať ich modely vo formáte kompatibilnom s týmito rámcami.
3. Nasadenie modelu:
Ďalším krokom je nasadenie trénovaného modelu na Google Cloud Machine Learning Engine. To zahŕňa vytvorenie zdroja modelu na platforme, špecifikovanie typu modelu (napr. TensorFlow, scikit-learn) a nahranie exportovaného súboru modelu. Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje rozhranie príkazového riadka (CLI) a RESTful API na správu nasadenia modelov.
4. Verzia a škálovanie:
Google Cloud Machine Learning Engine umožňuje používateľom vytvárať viaceré verzie nasadeného modelu. To je užitočné pre iteratívny vývoj a testovanie nových verzií modelu bez prerušenia poskytovania predpovedí. Každá verzia modelu môže byť škálovaná nezávisle na základe predpokladaného pracovného zaťaženia, čím sa zabezpečí efektívne využitie zdrojov.
5. Požiadavky na predpovede:
Aby používatelia mohli predpovedať pomocou nasadeného modelu, musia odoslať požiadavky na predikciu službe predpovedí. Žiadosti o predpovede možno zadávať pomocou rozhrania RESTful API, ktoré poskytuje Google Cloud Machine Learning Engine, alebo pomocou nástroja príkazového riadka gcloud. Vstupné údaje pre požiadavky na predikciu by mali byť vo formáte kompatibilnom so vstupnými požiadavkami modelu.
6. Monitorovanie a protokolovanie:
Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje možnosti monitorovania a protokolovania na sledovanie výkonu a používania nasadených modelov. Používatelia môžu monitorovať metriky, ako je latencia predpovedí a využitie zdrojov, prostredníctvom konzoly Google Cloud Console alebo pomocou rozhrania Cloud Monitoring API. Okrem toho je možné generovať protokoly pre požiadavky na predikciu, čo používateľom umožňuje riešiť problémy a analyzovať výsledky predpovedí.
7. Optimalizácia nákladov:
Google Cloud Machine Learning Engine ponúka rôzne funkcie na optimalizáciu nákladov na spúšťanie predpovedí vo veľkom rozsahu. Používatelia môžu využiť automatické škálovanie na automatické prispôsobenie počtu predikčných uzlov na základe prichádzajúcej pracovnej záťaže. Môžu tiež využívať výhody dávkovej predikcie, ktorá im umožňuje spracovávať veľké množstvo údajov paralelne, čím sa znižujú celkové náklady na predikciu.
Používanie predikčnej služby Google Cloud Machine Learning Engine zahŕňa kroky, ako je vývoj a školenie modelu, export a balenie modelu, nasadenie modelu, vytváranie verzií a škálovanie, požiadavky na predpovede, monitorovanie a protokolovanie a optimalizácia nákladov. Podľa týchto krokov môžu používatelia efektívne využívať službu predpovedí bez servera poskytovanú službou Google Cloud na nasadenie a spustenie modelov strojového učenia vo veľkom rozsahu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning