Ja runa ir par eksportēta modeļa apkalpošanu ražošanā mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši saistībā ar Google mākoņa mašīnmācīšanos un bezserveru prognozēm plašā mērogā, ir pieejamas vairākas primārās iespējas. Šīs opcijas nodrošina dažādas pieejas mašīnmācīšanās modeļu izvietošanai un apkalpošanai, un katrai no tām ir savas priekšrocības un apsvērumi.
1. Mākoņa funkcijas:
Cloud Functions ir bezservera skaitļošanas platforma, ko piedāvā Google Cloud un kas ļauj palaist kodu, reaģējot uz notikumiem. Tas nodrošina elastīgu un mērogojamu veidu, kā apkalpot mašīnmācības modeļus. Varat izvietot savu eksportēto modeli kā mākoņfunkciju un izsaukt to, izmantojot HTTP pieprasījumus. Tas ļauj viegli integrēt savu modeli ar citiem pakalpojumiem un lietojumprogrammām.
Piemērs:
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 ir pilnībā pārvaldīta platforma bez serveriem, kas automātiski mērogo jūsu konteinerus. Varat ievietot eksportēto modeli konteineros un izvietot to pakalpojumā Cloud Run. Tas nodrošina konsekventu un mērogojamu vidi jūsu modeļa apkalpošanai. Cloud Run atbalsta arī HTTP pieprasījumus, padarot to viegli integrējamu ar citiem pakalpojumiem.
Piemērs:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI platformas prognozēšana:
AI platformas prognozēšana ir pārvaldīts pakalpojums, ko nodrošina Google Cloud mašīnmācīšanās modeļu apkalpošanai. Varat izvietot savu eksportēto modeli platformā AI Platform Prediction, kas rūpējas par infrastruktūru un mērogošanu jūsu vietā. Tā atbalsta dažādas mašīnmācīšanās sistēmas un nodrošina tādas funkcijas kā automātiskā mērogošana un tiešsaistes prognozēšana.
Piemērs:
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 ir atvērtā pirmkoda konteineru orķestrēšanas platforma, kas ļauj pārvaldīt un mērogot konteinerizētās lietojumprogrammas. Varat izvietot savu eksportēto modeli kā Kubernetes pakalpojumu, kas nodrošina ļoti pielāgojamu un mērogojamu izvietošanas iespēju. Kubernetes piedāvā arī tādas funkcijas kā slodzes līdzsvarošana un automātiskā mērogošana.
Piemērs:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Šīs primārās iespējas eksportēta modeļa apkalpošanai ražošanā nodrošina elastību, mērogojamību un vieglu integrāciju ar citiem pakalpojumiem. Pareizās opcijas izvēle ir atkarīga no tādiem faktoriem kā īpašas jūsu lietojumprogrammas prasības, paredzamā darba slodze un jūsu zināšanas par izvietošanas platformām.
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