Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
Când utilizați CMLE (Cloud Machine Learning Engine) pentru a crea o versiune, este necesar să specificați o sursă a unui model exportat. Această cerință este importantă din mai multe motive, care vor fi explicate în detaliu în acest răspuns.
În primul rând, să înțelegem ce se înțelege prin „model exportat”. În contextul CMLE, un model exportat se referă la un model de învățare automată antrenat care a fost salvat sau exportat într-un format care poate fi utilizat pentru predicție. Acest model exportat poate fi stocat în diferite formate, cum ar fi TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite sau chiar un format personalizat.
Acum, de ce este necesar să specificați o sursă a unui model exportat atunci când creați o versiune în CMLE? Motivul constă în fluxul de lucru al CMLE și nevoia de a oferi resursele necesare pentru deservirea modelului. Când creează o versiune, CMLE trebuie să știe unde se află modelul exportat, astfel încât să poată fi implementat și pus la dispoziție pentru predicție.
Prin specificarea sursei modelului exportat, CMLE poate prelua eficient modelul și îl poate încărca în infrastructura de servire. Acest lucru permite modelului să fie pregătit pentru solicitările de predicții din partea clienților. Fără a specifica sursa, CMLE nu ar ști unde să găsească modelul și nu ar putea servi predicții.
În plus, specificarea sursei modelului exportat permite CMLE să gestioneze eficient versiunea. În învățarea automată, este obișnuit să se antreneze și să se repete pe modele, îmbunătățindu-le în timp. CMLE vă permite să creați mai multe versiuni ale unui model, fiecare reprezentând o iterație sau o îmbunătățire diferită. Prin specificarea sursei modelului exportat, CMLE poate ține evidența acestor versiuni și se poate asigura că modelul corect este servit pentru fiecare cerere de predicție.
Pentru a ilustra acest lucru, luați în considerare un scenariu în care un inginer de învățare automată antrenează un model folosind TensorFlow și îl exportă ca SavedModel. Apoi, inginerul folosește CMLE pentru a crea o versiune a modelului, specificând sursa ca fișierul SavedModel exportat. CMLE implementează modelul și îl pune la dispoziție pentru predicție. Acum, dacă inginerul antrenează ulterior o versiune îmbunătățită a modelului și o exportă ca un nou SavedModel, poate crea o altă versiune în CMLE, specificând noul model exportat ca sursă. Acest lucru permite CMLE să gestioneze ambele versiuni separat și să servească modelul corespunzător pe baza versiunii specificate în cererile de predicție.
Când utilizați CMLE pentru a crea o versiune, specificarea unei surse a unui model exportat este necesară pentru a furniza resursele necesare pentru servirea modelului, pentru a permite regăsirea și încărcarea eficientă a modelului și pentru a sprijini versiunea modelelor.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Progresarea în învățarea automată:
- Este posibil să utilizați Kaggle pentru a încărca date financiare și pentru a efectua analize statistice și prognoză folosind modele econometrice precum R-pătrat, ARIMA sau GARCH?
- Când un nucleu este transferat cu date, iar originalul este privat, poate cel bifurcat să fie public și, dacă da, nu este o încălcare a confidențialității?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Modul eager împiedică funcționalitatea de calcul distribuit a TensorFlow?
- Pot fi folosite soluțiile Google cloud pentru a decupla computerul de stocare pentru o instruire mai eficientă a modelului ML cu big data?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferă achiziția și configurarea automată a resurselor și gestionează oprirea resurselor după terminarea instruirii modelului?
- Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
- Poate CMLE să citească din datele de stocare Google Cloud și să folosească un model antrenat specificat pentru inferență?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Avansarea în învățarea automată