Коли справа доходить до обслуговування експортованої моделі у виробництві в області штучного інтелекту, зокрема в контексті Google Cloud Machine Learning і безсерверних прогнозів у великому масштабі, є кілька основних доступних варіантів. Ці варіанти пропонують різні підходи до розгортання та обслуговування моделей машинного навчання, кожен із яких має свої переваги та міркування.
1. Хмарні функції:
Cloud Functions — це безсерверна обчислювальна платформа, запропонована Google Cloud, яка дозволяє запускати код у відповідь на події. Він забезпечує гнучкий і масштабований спосіб обслуговування моделей машинного навчання. Ви можете розгорнути свою експортовану модель як хмарну функцію та викликати її за допомогою запитів HTTP. Це дозволяє легко інтегрувати вашу модель з іншими службами та програмами.
приклад:
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 — це повністю керована безсерверна платформа, яка автоматично масштабує ваші контейнери. Ви можете контейнеризувати свою експортовану модель і розгорнути її в Cloud Run. Це забезпечує послідовне та масштабоване середовище для обслуговування вашої моделі. Cloud Run також підтримує запити HTTP, що полегшує інтеграцію з іншими службами.
приклад:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Прогноз платформи AI:
AI Platform Prediction – це керований сервіс, який надає Google Cloud для обслуговування моделей машинного навчання. Ви можете розгорнути свою експортовану модель на AI Platform Prediction, яка подбає про інфраструктуру та масштабування за вас. Він підтримує різні фреймворки машинного навчання та надає такі функції, як автомасштабування та онлайн-прогнозування.
приклад:
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 — це платформа оркестровки контейнерів з відкритим вихідним кодом, яка дозволяє керувати контейнерними програмами та масштабувати їх. Ви можете розгорнути свою експортовану модель як службу Kubernetes, яка забезпечує настроюваний і масштабований варіант розгортання. Kubernetes також пропонує такі функції, як балансування навантаження та автоматичне масштабування.
приклад:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ці основні параметри для обслуговування експортованої моделі у виробництві забезпечують гнучкість, масштабованість і легкість інтеграції з іншими службами. Вибір правильного варіанту залежить від таких факторів, як конкретні вимоги вашої програми, очікуване робоче навантаження та ваше знайомство з платформами розгортання.
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