Cloud Machine Learning Engine (CMLE) este un instrument puternic oferit de Google Cloud Platform (GCP) pentru antrenarea modelelor de învățare automată într-o manieră distribuită și paralelă. Cu toate acestea, nu oferă achiziție și configurare automată a resurselor și nici nu se ocupă de oprirea resurselor după terminarea antrenamentului modelului. În acest răspuns, vom aprofunda în detaliile CMLE, capacitățile sale și nevoia de gestionare manuală a resurselor.
CMLE este conceput pentru a simplifica procesul de instruire și implementare a modelelor de învățare automată la scară. Oferă un mediu gestionat care permite utilizatorilor să se concentreze mai degrabă pe dezvoltarea modelului decât pe managementul infrastructurii. CMLE valorifică puterea infrastructurii GCP pentru a distribui volumul de lucru de instruire pe mai multe mașini, permițând timpi de antrenament mai rapidi și gestionând seturi de date mari.
Atunci când folosesc CMLE, utilizatorii au flexibilitatea de a alege tipul și numărul de resurse necesare pentru munca lor de formare. Ei pot selecta tipul de mașină, numărul de lucrători și alți parametri în funcție de cerințele lor specifice. Cu toate acestea, CMLE nu achiziționează și configurează automat aceste resurse. Este responsabilitatea utilizatorului să furnizeze resursele necesare înainte de a începe munca de instruire.
Pentru a obține resursele, utilizatorii pot utiliza servicii GCP, cum ar fi Compute Engine sau Kubernetes Engine. Aceste servicii oferă o infrastructură scalabilă și flexibilă pentru a se adapta volumului de lucru de formare. Utilizatorii pot crea instanțe de mașină virtuală sau containere, le pot configura cu dependențele software necesare și apoi le pot folosi ca lucrători în CMLE.
Odată ce munca de instruire este finalizată, CMLE nu închide automat resursele utilizate pentru instruire. Acest lucru se datorează faptului că modelul antrenat ar putea fi necesar să fie implementat și servit în scopuri de inferență. Este la latitudinea utilizatorului să decidă când și cum să rezilieze resursele pentru a evita costurile inutile.
Pentru a rezuma, CMLE oferă o platformă puternică pentru formarea modelelor paralele de învățare automată. Cu toate acestea, necesită achiziție manuală și configurarea resurselor și nu se ocupă de oprirea resurselor după terminarea instruirii. Utilizatorii trebuie să furnizeze resursele necesare utilizând servicii GCP precum Compute Engine sau Kubernetes Engine și să își gestioneze ciclul de viață în funcție de cerințele lor specifice.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Progresarea în învățarea automată:
- 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?
- Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
- Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
- Poate CMLE să citească din datele de stocare Google Cloud și să folosească un model antrenat specificat pentru inferență?
- Poate fi folosit Tensorflow pentru antrenarea și inferența rețelelor neuronale profunde (DNN)?
- Ce este algoritmul de creștere a gradului?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Avansarea în învățarea automată