Όσον αφορά την εξυπηρέτηση ενός εξαγόμενου μοντέλου στην παραγωγή στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, ειδικά στο πλαίσιο της Εκμάθησης Μηχανών του Google Cloud και των προβλέψεων χωρίς διακομιστή σε κλίμακα, υπάρχουν αρκετές διαθέσιμες κύριες επιλογές. Αυτές οι επιλογές παρέχουν διαφορετικές προσεγγίσεις για την ανάπτυξη και την εξυπηρέτηση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, το καθένα με τα δικά του πλεονεκτήματα και εκτιμήσεις.
1. Λειτουργίες Cloud:
Το Cloud Functions είναι μια υπολογιστική πλατφόρμα χωρίς διακομιστή που προσφέρεται από το Google Cloud και σας επιτρέπει να εκτελείτε τον κώδικά σας ως απόκριση σε συμβάντα. Παρέχει έναν ευέλικτο και επεκτάσιμο τρόπο εξυπηρέτησης μοντέλων μηχανικής μάθησης. Μπορείτε να αναπτύξετε το εξαγόμενο μοντέλο σας ως συνάρτηση Cloud και να το καλέσετε χρησιμοποιώντας αιτήματα HTTP. Αυτό σας επιτρέπει να ενσωματώσετε εύκολα το μοντέλο σας με άλλες υπηρεσίες και εφαρμογές.
Παράδειγμα:
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:
Το Cloud Run είναι μια πλήρως διαχειριζόμενη πλατφόρμα χωρίς διακομιστή που κλιμακώνει αυτόματα τα κοντέινερ σας. Μπορείτε να δημιουργήσετε κοντέινερ το εξαγόμενο μοντέλο σας και να το αναπτύξετε στο Cloud Run. Αυτό παρέχει ένα συνεπές και επεκτάσιμο περιβάλλον για την εξυπηρέτηση του μοντέλου σας. Το Cloud Run υποστηρίζει επίσης αιτήματα HTTP, καθιστώντας εύκολη την ενσωμάτωση με άλλες υπηρεσίες.
Παράδειγμα:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Πρόβλεψη πλατφόρμας AI:
Το AI Platform Prediction είναι μια διαχειριζόμενη υπηρεσία που παρέχεται από το Google Cloud για την εξυπηρέτηση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Μπορείτε να αναπτύξετε το εξαγόμενο μοντέλο σας στο AI Platform Prediction, το οποίο φροντίζει την υποδομή και την κλιμάκωση για εσάς. Υποστηρίζει διάφορα πλαίσια μηχανικής μάθησης και παρέχει λειτουργίες όπως η αυτόματη κλιμάκωση και η online πρόβλεψη.
Παράδειγμα:
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:
Το Kubernetes είναι μια πλατφόρμα ενορχήστρωσης κοντέινερ ανοιχτού κώδικα που σας επιτρέπει να διαχειρίζεστε και να κλιμακώνετε τις εφαρμογές σας σε κοντέινερ. Μπορείτε να αναπτύξετε το εξαγόμενο μοντέλο σας ως υπηρεσία Kubernetes, η οποία παρέχει μια εξαιρετικά προσαρμόσιμη και επεκτάσιμη επιλογή ανάπτυξης. Το Kubernetes προσφέρει επίσης λειτουργίες όπως εξισορρόπηση φορτίου και αυτόματη κλιμάκωση.
Παράδειγμα:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Αυτές οι κύριες επιλογές για την εξυπηρέτηση ενός εξαγόμενου μοντέλου στην παραγωγή παρέχουν ευελιξία, επεκτασιμότητα και ευκολία ενοποίησης με άλλες υπηρεσίες. Η επιλογή της σωστής επιλογής εξαρτάται από παράγοντες όπως οι συγκεκριμένες απαιτήσεις της εφαρμογής σας, ο αναμενόμενος φόρτος εργασίας και η εξοικείωσή σας με τις πλατφόρμες ανάπτυξης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- 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;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning