Proces používání předpovědní služby Google Cloud Machine Learning Engine zahrnuje několik kroků, které uživatelům umožňují nasadit a využívat modely strojového učení pro vytváření předpovědí ve velkém měřítku. Tato služba, která je součástí platformy Google Cloud AI, nabízí bezserverové řešení pro spouštění predikcí na trénovaných modelech, což uživatelům umožňuje soustředit se na vývoj a nasazení svých modelů spíše než na správu infrastruktury.
1. Vývoj a školení modelu:
Prvním krokem při používání předpovědní služby Google Cloud Machine Learning Engine je vývoj a trénování modelu strojového učení. To obvykle zahrnuje úkoly, jako je předzpracování dat, inženýrství prvků, výběr modelu a trénování modelu. Google Cloud poskytuje různé nástroje a služby, jako je Google Cloud Dataflow a Google Cloud Dataprep, které pomáhají s těmito úkoly.
2. Export a balení modelu:
Jakmile je model strojového učení natrénován a připraven k nasazení, je třeba jej exportovat a zabalit do formátu, který může předpovědní služba používat. Google Cloud Machine Learning Engine podporuje různé rámce strojového učení, jako je TensorFlow a scikit-learn, což uživatelům umožňuje exportovat své modely ve formátu kompatibilním s těmito rámcemi.
3. Nasazení modelu:
Dalším krokem je nasazení trénovaného modelu na Google Cloud Machine Learning Engine. To zahrnuje vytvoření zdroje modelu na platformě, určení typu modelu (např. TensorFlow, scikit-learn) a nahrání exportovaného souboru modelu. Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje rozhraní příkazového řádku (CLI) a RESTful API pro správu nasazení modelu.
4. Verze a škálování:
Google Cloud Machine Learning Engine umožňuje uživatelům vytvářet více verzí nasazeného modelu. To je užitečné pro iterativní vývoj a testování nových verzí modelu bez přerušení poskytování předpovědí. Každá verze modelu může být škálována nezávisle na předpokládané pracovní zátěži, což zajišťuje efektivní využití zdrojů.
5. Požadavky na předpověď:
Aby uživatelé mohli provádět předpovědi pomocí nasazeného modelu, musí službě předpovědi odesílat požadavky na předpovědi. Požadavky na předpovědi lze provádět pomocí RESTful API poskytovaného Google Cloud Machine Learning Engine nebo pomocí nástroje příkazového řádku gcloud. Vstupní data pro požadavky na predikci by měla být ve formátu kompatibilním se vstupními požadavky modelu.
6. Monitorování a protokolování:
Google Cloud Machine Learning Engine poskytuje možnosti monitorování a protokolování pro sledování výkonu a využití nasazených modelů. Uživatelé mohou sledovat metriky, jako je latence předpovědí a využití zdrojů, prostřednictvím Google Cloud Console nebo pomocí Cloud Monitoring API. Navíc lze generovat protokoly pro požadavky na predikci, což uživatelům umožňuje odstraňovat problémy a analyzovat výsledky predikcí.
7. Optimalizace nákladů:
Google Cloud Machine Learning Engine nabízí různé funkce pro optimalizaci nákladů na provozování předpovědí ve velkém. Uživatelé mohou využít automatické škálování k automatické úpravě počtu predikčních uzlů na základě příchozího pracovního zatížení. Mohou také využít výhod dávkové predikce, která jim umožňuje paralelně zpracovávat velké množství dat, čímž se snižují celkové náklady na predikci.
Používání prediktivní služby Google Cloud Machine Learning Engine zahrnuje kroky, jako je vývoj a školení modelu, export a balení modelu, nasazení modelu, verzování a škálování, požadavky na předpověď, monitorování a protokolování a optimalizace nákladů. Pomocí těchto kroků mohou uživatelé efektivně využívat službu predikce bez serveru poskytovanou službou Google Cloud k nasazování a spouštění modelů strojového učení ve velkém.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning