Калі справа даходзіць да абслугоўвання экспартаванай мадэлі ў вытворчасці ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning і бессерверных прагнозаў у маштабе, ёсць некалькі асноўных даступных варыянтаў. Гэтыя варыянты забяспечваюць розныя падыходы да разгортвання і абслугоўвання мадэляў машыннага навучання, кожны са сваімі перавагамі і меркаваннямі.
1. Воблачныя функцыі:
Cloud Functions - гэта бессерверная вылічальная платформа, прапанаваная Google Cloud, якая дазваляе запускаць ваш код у адказ на падзеі. Гэта забяспечвае гнуткі і маштабаваны спосаб абслугоўвання мадэляў машыннага навучання. Вы можаце разгарнуць сваю экспартаваную мадэль як воблачную функцыю і выклікаць яе з дапамогай HTTP-запытаў. Гэта дазваляе лёгка інтэграваць вашу мадэль з іншымі службамі і праграмамі.
прыклад:
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 - гэта цалкам кіраваная бессерверная платформа, якая аўтаматычна маштабуе вашы кантэйнеры. Вы можаце кантэйнераваць сваю экспартаваную мадэль і разгарнуць яе ў Cloud Run. Гэта забяспечвае паслядоўнае і маштабаванае асяроддзе для абслугоўвання вашай мадэлі. Cloud Run таксама падтрымлівае HTTP-запыты, што палягчае інтэграцыю з іншымі сэрвісамі.
прыклад:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Прагноз платформы AI:
AI Platform Prediction - гэта кіраваны сэрвіс, які прадастаўляецца Google Cloud для абслугоўвання мадэляў машыннага навучання. Вы можаце разгарнуць сваю экспартаваную мадэль на AI Platform Prediction, якая клапоціцца пра інфраструктуру і маштабаванне за вас. Ён падтрымлівае розныя структуры машыннага навучання і забяспечвае такія функцыі, як аўтамаштабаванне і онлайн-прагназаванне.
прыклад:
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 - гэта платформа аркестроўкі кантэйнераў з адкрытым зыходным кодам, якая дазваляе вам кіраваць кантэйнернымі праграмамі і маштабаваць іх. Вы можаце разгарнуць сваю экспартаваную мадэль як сэрвіс Kubernetes, які забяспечвае магчымасць разгортвання з магчымасцю наладжвання і маштабавання. Kubernetes таксама прапануе такія функцыі, як балансіроўка нагрузкі і аўтаматычнае маштабаванне.
прыклад:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Гэтыя асноўныя варыянты абслугоўвання экспартаванай мадэлі ў вытворчасці забяспечваюць гнуткасць, маштабаванасць і прастату інтэграцыі з іншымі сэрвісамі. Выбар правільнага варыянту залежыць ад такіх фактараў, як канкрэтныя патрабаванні вашага прыкладання, чаканая рабочая нагрузка і ваша знаёмства з платформамі разгортвання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning