Процес використання служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine включає кілька кроків, які дозволяють користувачам розгортати та використовувати моделі машинного навчання для створення прогнозів у масштабі. Цей сервіс, який є частиною платформи Google Cloud AI, пропонує безсерверне рішення для виконання прогнозів на навчених моделях, що дозволяє користувачам зосередитися на розробці та розгортанні своїх моделей, а не на управлінні інфраструктурою.
1. Розробка моделі та навчання:
Першим кроком у використанні служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine є розробка та навчання моделі машинного навчання. Зазвичай це включає такі завдання, як попередня обробка даних, розробка функцій, вибір моделі та навчання моделі. Google Cloud надає різноманітні інструменти та служби, як-от Google Cloud Dataflow і Google Cloud Dataprep, щоб допомогти в цих завданнях.
2. Експорт моделі та упаковка:
Коли модель машинного навчання навчена та готова до розгортання, її потрібно експортувати та запакувати у формат, який може використовуватися службою прогнозування. Google Cloud Machine Learning Engine підтримує різні фреймворки машинного навчання, такі як TensorFlow і scikit-learn, що дозволяє користувачам експортувати свої моделі у формат, сумісний із цими фреймворками.
3. Розгортання моделі:
Наступним кроком є розгортання навченої моделі на Google Cloud Machine Learning Engine. Це передбачає створення ресурсу моделі на платформі, визначення типу моделі (наприклад, TensorFlow, scikit-learn) і завантаження експортованого файлу моделі. Google Cloud Machine Learning Engine надає інтерфейс командного рядка (CLI) і RESTful API для керування розгортанням моделі.
4. Версії та масштабування:
Google Cloud Machine Learning Engine дозволяє користувачам створювати кілька версій розгорнутої моделі. Це корисно для ітеративної розробки та тестування нових версій моделі без переривання обслуговування прогнозів. Кожну версію моделі можна масштабувати незалежно на основі прогнозованого робочого навантаження, забезпечуючи ефективне використання ресурсів.
5. Запити на передбачення:
Щоб робити прогнози за допомогою розгорнутої моделі, користувачам потрібно надсилати запити на прогнози до служби прогнозів. Запити на передбачення можна надсилати за допомогою RESTful API, наданого Google Cloud Machine Learning Engine, або за допомогою інструмента командного рядка gcloud. Вхідні дані для запитів на передбачення мають бути у форматі, сумісному з вимогами до вхідних даних моделі.
6. Моніторинг і журналювання:
Google Cloud Machine Learning Engine надає можливості моніторингу та журналювання для відстеження продуктивності та використання розгорнутих моделей. Користувачі можуть відстежувати такі показники, як затримка передбачення та використання ресурсів, через Google Cloud Console або за допомогою API хмарного моніторингу. Крім того, можна створювати журнали для запитів прогнозів, що дозволяє користувачам вирішувати проблеми та аналізувати результати прогнозів.
7. Оптимізація витрат:
Google Cloud Machine Learning Engine пропонує різні функції для оптимізації витрат на виконання прогнозів у масштабі. Користувачі можуть використовувати автомасштабування для автоматичного налаштування кількості вузлів передбачення на основі вхідного робочого навантаження. Вони також можуть скористатися перевагами пакетного прогнозування, яке дозволяє їм обробляти великі обсяги даних паралельно, зменшуючи загальну вартість прогнозування.
Використання служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine передбачає такі кроки, як розробка та навчання моделі, експорт і упаковка моделі, розгортання моделі, створення версій і масштабування, запити на прогнозування, моніторинг і журналювання, а також оптимізація витрат. Виконуючи ці кроки, користувачі можуть ефективно використовувати безсерверну службу прогнозування, надану Google Cloud, для розгортання та запуску моделей машинного навчання в масштабі.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning