Pokiaľ ide o poskytovanie exportovaného modelu vo výrobe v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v kontexte strojového učenia Google Cloud Machine Learning a predpovedí bez servera vo veľkom rozsahu, existuje niekoľko základných možností. Tieto možnosti poskytujú rôzne prístupy k nasadzovaniu a poskytovaniu modelov strojového učenia, pričom každý má svoje výhody a úvahy.
1. Funkcie cloudu:
Cloud Functions je bezserverová výpočtová platforma ponúkaná službou Google Cloud, ktorá vám umožňuje spustiť váš kód v reakcii na udalosti. Poskytuje flexibilný a škálovateľný spôsob poskytovania modelov strojového učenia. Svoj exportovaný model môžete nasadiť ako cloudovú funkciu a vyvolať ju pomocou požiadaviek HTTP. To vám umožní jednoducho integrovať váš model s inými službami a aplikáciami.
Príklad:
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:
Cloud Run je plne spravovaná platforma bez servera, ktorá automaticky škáluje vaše kontajnery. Exportovaný model môžete kontajnerizovať a nasadiť na Cloud Run. To poskytuje konzistentné a škálovateľné prostredie pre obsluhu vášho modelu. Cloud Run podporuje aj požiadavky HTTP, čo uľahčuje integráciu s inými službami.
Príklad:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predpoveď platformy AI:
AI Platform Prediction je spravovaná služba poskytovaná službou Google Cloud na poskytovanie modelov strojového učenia. Svoj exportovaný model môžete nasadiť na AI Platform Prediction, ktorá sa postará o infraštruktúru a škálovanie za vás. Podporuje rôzne rámce strojového učenia a poskytuje funkcie ako automatické škálovanie a online predikcie.
Príklad:
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:
Kubernetes je open source platforma na orchestráciu kontajnerov, ktorá vám umožňuje spravovať a škálovať vaše kontajnerizované aplikácie. Svoj exportovaný model môžete nasadiť ako službu Kubernetes, ktorá poskytuje vysoko prispôsobiteľnú a škálovateľnú možnosť nasadenia. Kubernetes tiež ponúka funkcie, ako je vyrovnávanie záťaže a automatické škálovanie.
Príklad:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Tieto primárne možnosti obsluhy exportovaného modelu v produkcii poskytujú flexibilitu, škálovateľnosť a jednoduchú integráciu s inými službami. Výber správnej možnosti závisí od faktorov, ako sú špecifické požiadavky vašej aplikácie, očakávané pracovné zaťaženie a vaša znalosť platforiem nasadenia.
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