Pokud jde o obsluhu exportovaného modelu ve výrobě v oblasti umělé inteligence, konkrétně v kontextu předpovědí Google Cloud Machine Learning a Serverless ve velkém měřítku, existuje několik primárních možností. Tyto možnosti poskytují různé přístupy k nasazení a obsluze modelů strojového učení, z nichž každý má své vlastní výhody a úvahy.
1. Funkce cloudu:
Cloud Functions je výpočetní platforma bez serveru nabízená službou Google Cloud, která vám umožňuje spouštět kód v reakci na události. Poskytuje flexibilní a škálovatelný způsob poskytování modelů strojového učení. Exportovaný model můžete nasadit jako cloudovou funkci a vyvolat ji pomocí požadavků HTTP. To vám umožní snadno integrovat váš model s dalšími službami a aplikacemi.
Příklad:
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 je plně spravovaná platforma bez serveru, která automaticky škáluje vaše kontejnery. Exportovaný model můžete kontejnerizovat a nasadit na Cloud Run. To poskytuje konzistentní a škálovatelné prostředí pro obsluhu vašeho modelu. Cloud Run také podporuje požadavky HTTP, což usnadňuje integraci s dalšími službami.
Příklad:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predikce platformy AI:
AI Platform Prediction je spravovaná služba poskytovaná službou Google Cloud pro poskytování modelů strojového učení. Svůj exportovaný model můžete nasadit na AI Platform Prediction, která se za vás postará o infrastrukturu a škálování. Podporuje různé rámce strojového učení a poskytuje funkce, jako je automatické škálování a online predikce.
Příklad:
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 je open-source platforma pro orchestraci kontejnerů, která vám umožňuje spravovat a škálovat vaše kontejnerizované aplikace. Exportovaný model můžete nasadit jako službu Kubernetes, která poskytuje vysoce přizpůsobitelné a škálovatelné možnosti nasazení. Kubernetes také nabízí funkce, jako je vyrovnávání zátěže a automatické škálování.
Příklad:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Tyto primární možnosti pro obsluhu exportovaného modelu v produkci poskytují flexibilitu, škálovatelnost a snadnou integraci s dalšími službami. Výběr správné možnosti závisí na faktorech, jako jsou konkrétní požadavky vaší aplikace, očekávaná pracovní zátěž a vaše znalost platforem nasazení.
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