Când vine vorba de servirea unui model exportat în producție în domeniul inteligenței artificiale, în special în contextul Google Cloud Machine Learning și predicțiile Serverless la scară, există câteva opțiuni principale disponibile. Aceste opțiuni oferă abordări diferite pentru implementarea și servirea modelelor de învățare automată, fiecare cu propriile avantaje și considerații.
1. Funcții cloud:
Cloud Functions este o platformă de calcul fără server oferită de Google Cloud care vă permite să rulați codul ca răspuns la evenimente. Oferă o modalitate flexibilă și scalabilă de a servi modele de învățare automată. Puteți implementa modelul dvs. exportat ca o funcție Cloud și îl puteți invoca folosind solicitări HTTP. Acest lucru vă permite să integrați cu ușurință modelul dvs. cu alte servicii și aplicații.
Exemplu:
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 este o platformă fără server complet gestionată care îți scala automat containerele. Puteți să vă containerizați modelul exportat și să îl implementați pe Cloud Run. Aceasta oferă un mediu coerent și scalabil pentru a vă servi modelul. Cloud Run acceptă, de asemenea, solicitări HTTP, facilitând integrarea cu alte servicii.
Exemplu:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predicția platformei AI:
AI Platform Prediction este un serviciu gestionat oferit de Google Cloud pentru a servi modele de învățare automată. Puteți implementa modelul dvs. exportat pe AI Platform Prediction, care se ocupă de infrastructură și de scalare pentru dvs. Acceptă diverse cadre de învățare automată și oferă funcții precum scalarea automată și predicția online.
Exemplu:
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 este o platformă open-source de orchestrare a containerelor care vă permite să gestionați și să scalați aplicațiile în containere. Puteți implementa modelul dvs. exportat ca serviciu Kubernetes, care oferă o opțiune de implementare extrem de personalizabilă și scalabilă. Kubernetes oferă, de asemenea, funcții precum echilibrarea sarcinii și scalarea automată.
Exemplu:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Aceste opțiuni principale pentru a servi un model exportat în producție oferă flexibilitate, scalabilitate și ușurință de integrare cu alte servicii. Alegerea opțiunii potrivite depinde de factori precum cerințele specifice ale aplicației dvs., volumul de lucru așteptat și familiaritatea dvs. cu platformele de implementare.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- 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?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning