Käytettävissä on useita ensisijaisia vaihtoehtoja, kun kyse on vientimallin tarjoamisesta tuotannossa tekoälyn alalla, erityisesti Google Cloud Machine Learningin ja palvelimettomien ennusteiden yhteydessä. Nämä vaihtoehdot tarjoavat erilaisia lähestymistapoja koneoppimismallien käyttöönottoon ja käyttöön, joista jokaisella on omat etunsa ja huomionsa.
1. Pilvitoiminnot:
Cloud Functions on Google Cloudin tarjoama palvelimeton laskenta-alusta, jonka avulla voit suorittaa koodisi vastauksena tapahtumiin. Se tarjoaa joustavan ja skaalautuvan tavan palvella koneoppimismalleja. Voit ottaa viedyn mallin käyttöön pilvifunktiona ja kutsua sen HTTP-pyyntöjen avulla. Näin voit helposti integroida mallisi muihin palveluihin ja sovelluksiin.
Esimerkiksi:
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 on täysin hallittu palvelimeton alusta, joka skaalaa säilösi automaattisesti. Voit säilöä viedyn mallisi ja ottaa sen käyttöön Cloud Runissa. Tämä tarjoaa yhtenäisen ja skaalautuvan ympäristön mallisi palvelemiseen. Cloud Run tukee myös HTTP-pyyntöjä, joten se on helppo integroida muihin palveluihin.
Esimerkiksi:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI-alustan ennuste:
AI Platform Prediction on Google Cloudin hallinnoima palvelu koneoppimismallien palvelemiseen. Voit ottaa viedyn mallisi käyttöön AI Platform Predictionissa, joka huolehtii infrastruktuurista ja skaalauksesta puolestasi. Se tukee erilaisia koneoppimiskehyksiä ja tarjoaa ominaisuuksia, kuten automaattisen skaalauksen ja online-ennusteen.
Esimerkiksi:
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 on avoimen lähdekoodin säilön orkestrointialusta, jonka avulla voit hallita ja skaalata konttisovelluksiasi. Voit ottaa viedyn mallin käyttöön Kubernetes-palveluna, joka tarjoaa erittäin muokattavan ja skaalautuvan käyttöönottovaihtoehdon. Kubernetes tarjoaa myös ominaisuuksia, kuten kuormituksen tasapainotuksen ja automaattisen skaalaus.
Esimerkiksi:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Nämä ensisijaiset vaihtoehdot vientimallin palvelemiseksi tuotannossa tarjoavat joustavuutta, skaalautuvuutta ja helpon integroinnin muihin palveluihin. Oikean vaihtoehdon valinta riippuu tekijöistä, kuten sovelluksesi erityisvaatimuksista, odotetusta työmäärästä ja käyttöönottoalustojen tuntemuksesta.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä