Cloud Machine Learning Engine (CMLE) on Google Cloud Platformin (GCP) tarjoama tehokas työkalu koneoppimismallien kouluttamiseen hajautetusti ja rinnakkain. Se ei kuitenkaan tarjoa automaattista resurssien hankintaa ja konfigurointia, eikä se käsittele resurssien sammuttamista mallin koulutuksen jälkeen. Tässä vastauksessa perehdymme CMLE:n yksityiskohtiin, sen ominaisuuksiin ja manuaalisen resurssienhallinnan tarpeeseen.
CMLE on suunniteltu yksinkertaistamaan koulutusprosessia ja koneoppimismallien käyttöönottoa mittakaavassa. Se tarjoaa hallitun ympäristön, jonka avulla käyttäjät voivat keskittyä mallien kehittämiseen infrastruktuurin hallinnan sijaan. CMLE hyödyntää GCP:n infrastruktuurin tehoa jakaa harjoitustyökuormituksen useille koneille, mikä mahdollistaa nopeammat harjoitusajat ja suurten tietojoukkojen käsittelyn.
CMLE:tä käytettäessä käyttäjät voivat valita koulutustyöhönsä tarvittavien resurssien tyypin ja määrän. He voivat valita konetyypin, työntekijöiden lukumäärän ja muut parametrit erityisvaatimustensa perusteella. CMLE ei kuitenkaan automaattisesti hanki ja määritä näitä resursseja. Käyttäjän vastuulla on hankkia tarvittavat resurssit ennen koulutustyön aloittamista.
Resurssien hankkimiseen käyttäjät voivat käyttää GCP-palveluita, kuten Compute Engine tai Kubernetes Engine. Nämä palvelut tarjoavat skaalautuvan ja joustavan infrastruktuurin koulutuksen työtaakkaan. Käyttäjät voivat luoda virtuaalikoneen ilmentymiä tai säilöjä, määrittää niihin tarvittavat ohjelmistoriippuvuudet ja sitten käyttää niitä työntekijöinä CMLE:ssä.
Kun koulutustyö on suoritettu, CMLE ei sulje automaattisesti koulutukseen käytettyjä resursseja. Tämä johtuu siitä, että koulutettu malli on ehkä otettava käyttöön ja toimitettava päättelytarkoituksiin. Käyttäjä voi päättää, milloin ja miten lopettaa resurssit tarpeettomien kustannusten välttämiseksi.
Yhteenvetona voidaan todeta, että CMLE tarjoaa tehokkaan alustan rinnakkaiseen koneoppimismallikoulutukseen. Se vaatii kuitenkin manuaalista resurssien hankintaa ja konfigurointia, eikä se käsittele resurssien sammuttamista koulutuksen päätyttyä. Käyttäjien on hankittava tarvittavat resurssit GCP-palveluilla, kuten Compute Engine tai Kubernetes Engine, ja hallittava elinkaariaan erityisvaatimustensa perusteella.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen koneoppimisessa:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Estääkö innokas tila TensorFlow'n hajautetun laskentatoiminnon?
- Voidaanko Googlen pilviratkaisujen avulla irrottaa tietojenkäsittely tallennustilasta, jotta ML-mallia voidaan harjoittaa tehokkaammin ison datan kanssa?
- Onko mahdollista kouluttaa koneoppimismalleja mielivaltaisen suurille tietojoukoille ilman hikkausta?
- Edellyttääkö version luominen viedyn mallin lähteen määrittämistä käytettäessä CMLE:tä?
- Voiko CMLE lukea Google Cloud -tallennustiedoista ja käyttää tiettyä koulutettua mallia johtopäätösten tekemiseen?
- Voidaanko Tensorflowa käyttää syvien hermoverkkojen (DNN) harjoittamiseen ja päättelemiseen?
- Mikä on Gradient Boosting -algoritmi?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Advancing in Machine Learning