Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojuma izmantošanas process ietver vairākas darbības, kas lietotājiem ļauj izvietot un izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai veiktu plaša mēroga prognozes. Šis pakalpojums, kas ir daļa no Google Cloud AI platformas, piedāvā bezservera risinājumu prognožu veikšanai apmācītos modeļos, ļaujot lietotājiem koncentrēties uz savu modeļu izstrādi un izvietošanu, nevis infrastruktūras pārvaldību.
1. Modeļu izstrāde un apmācība:
Pirmais solis Google Cloud Machine Learning Engine prognozēšanas pakalpojuma izmantošanā ir mašīnmācīšanās modeļa izstrāde un apmācība. Tas parasti ietver tādus uzdevumus kā datu pirmapstrāde, funkciju izstrāde, modeļu izvēle un modeļu apmācība. Google Cloud nodrošina dažādus rīkus un pakalpojumus, piemēram, Google Cloud Dataflow un Google Cloud Dataprep, lai palīdzētu veikt šos uzdevumus.
2. Modeļa eksports un iepakošana:
Kad mašīnmācīšanās modelis ir apmācīts un gatavs izvietošanai, tas ir jāeksportē un jāiepako formātā, ko var izmantot prognozēšanas pakalpojums. Google Cloud Machine Learning Engine atbalsta dažādas mašīnmācīšanās sistēmas, piemēram, TensorFlow un scikit-learn, ļaujot lietotājiem eksportēt savus modeļus formātā, kas ir saderīgs ar šiem ietvariem.
3. Modeļa izvietošana:
Nākamais solis ir apmācītā modeļa izvietošana Google Cloud Machine Learning Engine. Tas ietver modeļa resursa izveidi platformā, modeļa veida norādīšanu (piemēram, TensorFlow, scikit-learn) un eksportētā modeļa faila augšupielādi. Google Cloud Machine Learning Engine nodrošina komandrindas saskarni (CLI) un RESTful API modeļu izvietošanas pārvaldībai.
4. Versionēšana un mērogošana:
Google Cloud Machine Learning Engine ļauj lietotājiem izveidot vairākas izvietotā modeļa versijas. Tas ir noderīgi iteratīvai jaunu modeļu versiju izstrādei un testēšanai, nepārtraucot prognožu apkalpošanu. Katru modeļa versiju var mērogot neatkarīgi, pamatojoties uz paredzamo darba slodzi, nodrošinot efektīvu resursu izmantošanu.
5. Prognožu pieprasījumi:
Lai veiktu prognozes, izmantojot izvietoto modeli, lietotājiem ir jānosūta prognožu pieprasījumi prognožu pakalpojumam. Prognožu pieprasījumus var veikt, izmantojot RESTful API, ko nodrošina Google Cloud Machine Learning Engine, vai izmantojot komandrindas rīku gcloud. Prognožu pieprasījumu ievades datiem jābūt formātā, kas ir saderīgs ar modeļa ievades prasībām.
6. Uzraudzība un reģistrēšana:
Google Cloud Machine Learning Engine nodrošina pārraudzības un reģistrēšanas iespējas, lai izsekotu izvietoto modeļu veiktspējai un lietojumam. Lietotāji var pārraudzīt tādus rādītājus kā prognozēšanas latentums un resursu izmantošana, izmantojot Google Cloud Console vai Cloud Monitoring API. Turklāt prognožu pieprasījumiem var ģenerēt žurnālus, ļaujot lietotājiem novērst problēmas un analizēt prognožu rezultātus.
7. Izmaksu optimizācija:
Google Cloud Machine Learning Engine piedāvā dažādas funkcijas, lai optimizētu prognozes plašā mērogā. Lietotāji var izmantot automātisko mērogošanu, lai automātiski pielāgotu prognozēšanas mezglu skaitu, pamatojoties uz ienākošo darba slodzi. Viņi var arī izmantot pakešu prognozēšanas priekšrocības, kas ļauj tiem paralēli apstrādāt lielu datu apjomu, samazinot prognozēšanas kopējās izmaksas.
Google Cloud Machine Learning Engine prognozēšanas pakalpojuma izmantošana ietver tādas darbības kā modeļa izstrāde un apmācība, modeļu eksportēšana un iepakošana, modeļa izvietošana, versiju veidošana un mērogošana, prognožu pieprasījumi, uzraudzība un reģistrēšana, kā arī izmaksu optimizācija. Veicot šīs darbības, lietotāji var efektīvi izmantot bezservera prognozēšanas pakalpojumu, ko nodrošina Google Cloud, lai izvietotu un palaistu mašīnmācīšanās modeļus plašā mērogā.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning