Το Cloud Machine Learning Engine (CMLE) είναι ένα ισχυρό εργαλείο που παρέχεται από την Google Cloud Platform (GCP) για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με κατανεμημένο και παράλληλο τρόπο. Ωστόσο, δεν προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων, ούτε χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου. Σε αυτήν την απάντηση, θα εμβαθύνουμε στις λεπτομέρειες του CMLE, τις δυνατότητές του και την ανάγκη για μη αυτόματη διαχείριση πόρων.
Το CMLE έχει σχεδιαστεί για να απλοποιεί τη διαδικασία εκπαίδευσης και ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κλίμακα. Παρέχει ένα διαχειριζόμενο περιβάλλον που επιτρέπει στους χρήστες να εστιάζουν στην ανάπτυξη μοντέλων και όχι στη διαχείριση υποδομής. Το CMLE αξιοποιεί τη δύναμη της υποδομής του GCP για τη διανομή του φόρτου εργασίας εκπαίδευσης σε πολλαπλές μηχανές, επιτρέποντας ταχύτερους χρόνους εκπαίδευσης και χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων.
Όταν χρησιμοποιούν το CMLE, οι χρήστες έχουν την ευελιξία να επιλέξουν τον τύπο και τον αριθμό των πόρων που απαιτούνται για την εκπαίδευσή τους. Μπορούν να επιλέξουν τον τύπο του μηχανήματος, τον αριθμό των εργαζομένων και άλλες παραμέτρους με βάση τις συγκεκριμένες απαιτήσεις τους. Ωστόσο, το CMLE δεν αποκτά και δεν ρυθμίζει αυτόματα αυτούς τους πόρους. Είναι ευθύνη του χρήστη να παρέχει τους απαραίτητους πόρους πριν ξεκινήσει την εργασία εκπαίδευσης.
Για να αποκτήσουν τους πόρους, οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν υπηρεσίες GCP όπως το Compute Engine ή το Kubernetes Engine. Αυτές οι υπηρεσίες παρέχουν μια επεκτάσιμη και ευέλικτη υποδομή για την αντιμετώπιση του φόρτου εργασίας της εκπαίδευσης. Οι χρήστες μπορούν να δημιουργήσουν παρουσίες ή κοντέινερ εικονικής μηχανής, να τις διαμορφώσουν με τις απαιτούμενες εξαρτήσεις λογισμικού και στη συνέχεια να τις χρησιμοποιήσουν ως εργαζόμενοι στο CMLE.
Μόλις ολοκληρωθεί η εργασία εκπαίδευσης, το CMLE δεν κλείνει αυτόματα τους πόρους που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση. Αυτό συμβαίνει επειδή το εκπαιδευμένο μοντέλο μπορεί να χρειαστεί να αναπτυχθεί και να εξυπηρετηθεί για σκοπούς εξαγωγής συμπερασμάτων. Εναπόκειται στον χρήστη να αποφασίσει πότε και πώς θα τερματίσει τους πόρους για να αποφύγει περιττό κόστος.
Συνοψίζοντας, το CMLE προσφέρει μια ισχυρή πλατφόρμα για εκπαίδευση μοντέλων παράλληλης μηχανικής εκμάθησης. Ωστόσο, απαιτεί μη αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και δεν χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης. Οι χρήστες πρέπει να παρέχουν τους απαραίτητους πόρους χρησιμοποιώντας υπηρεσίες GCP όπως το Compute Engine ή το Kubernetes Engine και να διαχειρίζονται τον κύκλο ζωής τους με βάση τις συγκεκριμένες απαιτήσεις τους.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
- Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
- Τι είναι ο αλγόριθμος Gradient Boosting;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning