Працэс выкарыстання службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine ўключае ў сябе некалькі этапаў, якія дазваляюць карыстальнікам разгортваць і выкарыстоўваць мадэлі машыннага навучання для стварэння маштабных прагнозаў. Гэты сэрвіс, які з'яўляецца часткай платформы Google Cloud AI, прапануе бессервернае рашэнне для выканання прагнозаў на падрыхтаваных мадэлях, што дазваляе карыстальнікам засяродзіцца на распрацоўцы і разгортванні сваіх мадэляў, а не на кіраванні інфраструктурай.
1. Распрацоўка і навучанне мадэлі:
Першым крокам у выкарыстанні службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine з'яўляецца распрацоўка і навучанне мадэлі машыннага навучання. Звычайна гэта ўключае такія задачы, як папярэдняя апрацоўка даных, распрацоўка функцый, выбар мадэлі і навучанне мадэлі. Google Cloud прадастаўляе розныя інструменты і сэрвісы, такія як Google Cloud Dataflow і Google Cloud Dataprep, каб дапамагчы ў гэтых задачах.
2. Экспарт і ўпакоўка мадэлі:
Пасля таго, як мадэль машыннага навучання будзе навучана і гатова да разгортвання, яе неабходна экспартаваць і спакаваць у фармат, які можа выкарыстоўвацца службай прагназавання. Google Cloud Machine Learning Engine падтрымлівае розныя структуры машыннага навучання, такія як TensorFlow і scikit-learn, што дазваляе карыстальнікам экспартаваць свае мадэлі ў фармат, сумяшчальны з гэтымі структурамі.
3. Разгортванне мадэлі:
Наступным крокам з'яўляецца разгортванне навучанай мадэлі на Google Cloud Machine Learning Engine. Гэта прадугледжвае стварэнне рэсурсу мадэлі на платформе, указанне тыпу мадэлі (напрыклад, TensorFlow, scikit-learn) і загрузку экспартаванага файла мадэлі. Google Cloud Machine Learning Engine забяспечвае інтэрфейс каманднага радка (CLI) і RESTful API для кіравання разгортваннем мадэляў.
4. Версіі і маштабаванне:
Google Cloud Machine Learning Engine дазваляе карыстальнікам ствараць некалькі версій разгорнутай мадэлі. Гэта карысна для ітэрацыйнай распрацоўкі і тэсціравання новых версій мадэляў без перапынення абслугоўвання прагнозаў. Кожную версію мадэлі можна маштабаваць незалежна ў залежнасці ад прагназуемай нагрузкі, забяспечваючы эфектыўнае выкарыстанне рэсурсаў.
5. Запыты прагназавання:
Каб рабіць прагнозы з дапамогай разгорнутай мадэлі, карыстальнікам неабходна адпраўляць запыты на прагнозы ў службу прагназавання. Запыты прагназавання могуць быць зроблены з дапамогай RESTful API, прадастаўленага Google Cloud Machine Learning Engine, або з дапамогай інструмента каманднага радка gcloud. Уваходныя даныя для запытаў прагназавання павінны быць у фармаце, сумяшчальным з уваходнымі патрабаваннямі мадэлі.
6. Маніторынг і рэгістрацыя:
Google Cloud Machine Learning Engine забяспечвае магчымасці маніторынгу і вядзення часопісаў для адсочвання прадукцыйнасці і выкарыстання разгорнутых мадэляў. Карыстальнікі могуць кантраляваць такія паказчыкі, як затрымка прагназавання і выкарыстанне рэсурсаў праз Google Cloud Console або з дапамогай API Cloud Monitoring. Акрамя таго, журналы могуць стварацца для запытаў прагназавання, што дазваляе карыстальнікам вырашаць праблемы і аналізаваць вынікі прагназавання.
7. Аптымізацыя выдаткаў:
Google Cloud Machine Learning Engine прапануе розныя функцыі для аптымізацыі кошту выканання прагнозаў у маштабе. Карыстальнікі могуць выкарыстоўваць аўтаматычнае маштабаванне, каб аўтаматычна рэгуляваць колькасць вузлоў прагназавання ў залежнасці ад уваходнай працоўнай нагрузкі. Яны таксама могуць скарыстацца перавагамі пакетнага прагназавання, якое дазваляе ім апрацоўваць вялікія аб'ёмы даных паралельна, зніжаючы агульны кошт прагназавання.
Выкарыстанне службы прагназавання Google Cloud Machine Learning Engine ўключае ў сябе такія этапы, як распрацоўка і навучанне мадэляў, экспарт і ўпакоўка мадэляў, разгортванне мадэлі, стварэнне версій і маштабаванне, запыты прагназавання, маніторынг і вядзенне часопісаў, а таксама аптымізацыя выдаткаў. Выконваючы гэтыя крокі, карыстальнікі могуць эфектыўна выкарыстоўваць бессерверную службу прагназавання, якую прадстаўляе Google Cloud, для разгортвання і запуску мадэляў машыннага навучання ў маштабе.
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