Procesul de utilizare a serviciului de predicție Google Cloud Machine Learning Engine implică mai mulți pași care permit utilizatorilor să implementeze și să utilizeze modele de învățare automată pentru a face predicții la scară. Acest serviciu, care face parte din platforma Google Cloud AI, oferă o soluție fără server pentru rularea predicțiilor pe modele antrenate, permițând utilizatorilor să se concentreze pe dezvoltarea și implementarea modelelor lor, mai degrabă decât pe gestionarea infrastructurii.
1. Dezvoltarea modelului și instruirea:
Primul pas în utilizarea serviciului de predicție al Google Cloud Machine Learning Engine este dezvoltarea și instruirea unui model de învățare automată. Aceasta implică de obicei sarcini precum preprocesarea datelor, ingineria caracteristicilor, selecția modelului și instruirea modelului. Google Cloud oferă diverse instrumente și servicii, cum ar fi Google Cloud Dataflow și Google Cloud Dataprep, pentru a ajuta la aceste sarcini.
2. Model de export și ambalare:
Odată ce modelul de învățare automată este antrenat și gata pentru implementare, acesta trebuie să fie exportat și împachetat într-un format care poate fi utilizat de serviciul de predicție. Google Cloud Machine Learning Engine acceptă diverse cadre de învățare automată, cum ar fi TensorFlow și scikit-learn, permițând utilizatorilor să-și exporte modelele într-un format compatibil cu aceste cadre.
3. Implementarea modelului:
Următorul pas este să implementați modelul instruit pe Google Cloud Machine Learning Engine. Aceasta implică crearea unei resurse de model pe platformă, specificarea tipului de model (de exemplu, TensorFlow, scikit-learn) și încărcarea fișierului model exportat. Google Cloud Machine Learning Engine oferă o interfață de linie de comandă (CLI) și un API RESTful pentru gestionarea implementărilor de model.
4. Versiune și scalare:
Google Cloud Machine Learning Engine permite utilizatorilor să creeze mai multe versiuni ale unui model implementat. Acest lucru este util pentru dezvoltarea iterativă și testarea noilor versiuni de model fără a întrerupe difuzarea predicțiilor. Fiecare versiune de model poate fi scalată independent în funcție de volumul de lucru estimat, asigurând o utilizare eficientă a resurselor.
5. Cereri de predicții:
Pentru a face predicții folosind modelul implementat, utilizatorii trebuie să trimită cereri de predicție către serviciul de predicție. Solicitările de predicție pot fi făcute folosind API-ul RESTful furnizat de Google Cloud Machine Learning Engine sau folosind instrumentul de linie de comandă gcloud. Datele de intrare pentru cererile de predicție ar trebui să fie într-un format compatibil cu cerințele de intrare ale modelului.
6. Monitorizare și înregistrare:
Google Cloud Machine Learning Engine oferă capabilități de monitorizare și înregistrare în jurnal pentru a urmări performanța și utilizarea modelelor implementate. Utilizatorii pot monitoriza valori precum latența de predicție și utilizarea resurselor prin Google Cloud Console sau folosind API-ul Cloud Monitoring. În plus, jurnalele pot fi generate pentru solicitările de predicție, permițând utilizatorilor să depaneze problemele și să analizeze rezultatele predicțiilor.
7. Optimizarea costurilor:
Google Cloud Machine Learning Engine oferă diverse funcții pentru a optimiza costul rulării predicțiilor la scară. Utilizatorii pot folosi scalarea automată pentru a ajusta automat numărul de noduri de predicție în funcție de volumul de lucru primit. De asemenea, pot profita de predicția pe lot, care le permite să proceseze cantități mari de date în paralel, reducând costul total al predicției.
Utilizarea serviciului de predicție Google Cloud Machine Learning Engine implică pași precum dezvoltarea și instruirea modelului, exportul și împachetarea modelului, implementarea modelului, versiunea și scalarea, solicitările de predicție, monitorizarea și înregistrarea în jurnal și optimizarea costurilor. Urmând acești pași, utilizatorii pot utiliza în mod eficient serviciul de predicție fără server oferit de Google Cloud pentru a implementa și rula modele de învățare automată la scară.
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