Як стварыць версію мадэлі?
Стварэнне версіі мадэлі машыннага навучання ў Google Cloud Platform (GCP) з'яўляецца найважнейшым крокам у разгортванні мадэляў для бессерверных прагнозаў у маштабе. Версія ў гэтым кантэксце адносіцца да канкрэтнага асобніка мадэлі, які можна выкарыстоўваць для прагнозаў. Гэты працэс з'яўляецца неад'емнай часткай кіравання і падтрымання розных ітэрацый мадэлі машыннага навучання, што дазваляе распрацоўшчыкам паляпшаць і абнаўляць мадэлі, забяспечваючы пры гэтым стабільнасць і паслядоўнасць у вытворчых асяроддзях.
Разуменне платформы Google Cloud AI
Платформа Google Cloud AI забяспечвае шырокі набор інструментаў для распрацоўкі, навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Ён падтрымлівае мноства фрэймворкаў, такіх як TensorFlow, scikit-learn і XGBoost, і палягчае разгортванне мадэляў у маштабаванай бессервернай форме. Платформа AI прызначана для аптымізацыі працэсу перамяшчэння мадэляў ад распрацоўкі да вытворчасці, забяспечваючы такія магчымасці, як кіраванне версіямі, маніторынг і кіраванне рэсурсамі.
Крокі для стварэння версіі мадэлі
Стварэнне версіі мадэлі ўключае ў сябе некалькі этапаў, якія ў цэлым можна падзяліць на падрыхтоўку мадэлі, разгортванне яе на платформе AI і кіраванне версіямі. Ніжэй прыводзіцца падрабязная інструкцыя па гэтых кроках:
Крок 1: Падрыхтуйце мадэль
Перш чым разгортваць мадэль, яе неабходна навучыць і экспартаваць у фармат, сумяшчальны з Google Cloud AI Platform. Напрыклад, калі выкарыстоўваецца TensorFlow, мадэль павінна быць захавана як каталог SavedModel. Гэты каталог змяшчае архітэктуру мадэлі, вагі і іншыя неабходныя метаданыя.
python
import tensorflow as tf
# Example of saving a TensorFlow model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Training code here...
# Save the model
model.save('saved_model/my_model')
Крок 2: загрузіце мадэль у Google Cloud Storage (GCS)
Пасля таго, як мадэль будзе падрыхтавана, яе трэба загрузіць у вядро Google Cloud Storage. Платформа AI патрабуе захавання мадэляў у GCS для разгортвання.
bash # Using gsutil to upload the model gsutil cp -r saved_model/my_model gs://your-bucket-name/model-directory/
Крок 3: Разгарніце мадэль на платформе штучнага інтэлекту
Калі мадэль захоўваецца ў GCS, наступным крокам з'яўляецца стварэнне рэсурсу мадэлі ў AI Platform. Гэта робіцца з дапамогай Google Cloud Console, інструмента каманднага радка `gcloud` або кліенцкіх бібліятэк AI Platform.
bash # Create a model resource gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1
Крок 4: Стварыце мадэльную версію
Стварэнне версіі ўключае ў сябе ўказанне месцазнаходжання мадэлі ў GCS і канфігурацыю розных параметраў, такіх як тып машыны, структура і версія асяроддзя выканання. Гэты крок важны, паколькі дазваляе разгортваць розныя версіі адной і той жа мадэлі, палягчаючы тэставанне A/B, адкат і паступовае разгортванне.
bash
# Create a version of the model
gcloud ai-platform versions create v1 \
--model=my_model \
--origin=gs://your-bucket-name/model-directory/ \
--runtime-version=2.5 \
--framework=TENSORFLOW \
--python-version=3.7 \
--machine-type=n1-standard-4
Крок 5: Кіраванне версіямі мадэлі
Пасля стварэння версіі ёю можна кіраваць праз AI Platform. Гэта ўключае ў сябе ўстаноўку версіі па змаўчанні, выдаленне старых версій і маніторынг прадукцыйнасці кожнай версіі.
- Ўстаноўка версіі па змаўчанні: Версія па змаўчанні выкарыстоўваецца для запытаў прагназавання, калі версія не пазначана. Гэта можна ўсталяваць з дапамогай каманды `gcloud`:
bash gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Маніторынг і вядзенне часопісаў: Платформа штучнага інтэлекту забяспечвае інструменты вядзення часопісаў і маніторынгу для адсочвання прадукцыйнасці і выкарыстання кожнай версіі мадэлі. Гэта важна для разумення таго, як мадэль паводзіць сябе ў вытворчасці, і выяўлення любых праблем, якія могуць узнікнуць.
- Выдаленне версіі: Старыя або нявыкарыстаныя версіі можна выдаліць, каб знізіць выдаткі і эфектыўна кіраваць рэсурсамі:
bash gcloud ai-platform versions delete v1 --model=my_model
Лепшыя практыкі для кіравання версіямі мадэлі
- Выкарыстоўвайце семантычнае кіраванне версіямі: Прыміце схему кіравання версіямі, якая адлюстроўвае змены, унесеныя ў мадэль, напрыклад, семантычную версію (напрыклад, v1.0.0, v1.1.0). Гэта дапамагае зразумець характар змяненняў паміж версіямі.
- Аўтаматызаваць разгортванне: Уключыце кіраванне версіямі мадэлі ў канвеер CI/CD для аўтаматызацыі разгортвання і тэсціравання новых версій. Гэта памяншае ручныя памылкі і паскарае працэс выпуску.
- Тэст перад разгортваннем: Старанна пратэстуйце новыя версіі ў прамежкавым асяроддзі перад разгортваннем у вытворчасці. Гэта гарантуе, што мадэль працуе належным чынам у розных сцэнарыях.
- Маніторынг і ітэрацыя: Пастаянна адсочвайце прадукцыйнасць кожнай версіі мадэлі і выконвайце ітэрацыі на аснове зваротнай сувязі і паказчыкаў прадукцыйнасці. Гэта дапамагае падтрымліваць дакладнасць і рэлевантнасць мадэлі з цягам часу.
Прыклад выкарыстання
Разгледзім рознічную кампанію, якая выкарыстоўвае мадэль машыннага навучання для прагназавання попыту на прадукт. Кампанія рэгулярна абнаўляе мадэль для ўключэння новых даных і павышэння дакладнасці. Выкарыстоўваючы магчымасці кіравання версіямі платформы AI, яны могуць разгортваць новыя версіі мадэлі, не парушаючы існуючую службу прагназавання. Яны таксама могуць праводзіць тэставанне A/B, накіроўваючы частку трафіку на новую версію і параўноўваючы вынікі з бягучай версіяй. Такі падыход дазваляе ім прымаць рашэнні аб поўным пераходзе на новую версію мадэлі на аснове дадзеных.
Стварэнне версій мадэляў і кіраванне імі ў Google Cloud AI Platform з'яўляецца фундаментальным аспектам разгортвання мадэляў машыннага навучання ў маштабе. Прытрымліваючыся структураванага падыходу да стварэння версій мадэляў, арганізацыі могуць гарантаваць, што іх мадэлі з'яўляюцца надзейнымі, маштабуемымі і здольнымі задаволіць вытворчыя патрабаванні. Гэты працэс не толькі палягчае разгортванне мадэляў, але і пашырае магчымасці ітэрацыі і паляпшэння мадэляў з цягам часу, што прыводзіць да лепшай прагназаванай прадукцыйнасці і бізнес-вынікаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- У чым розніца паміж машынным навучаннем у камп'ютэрным зроку і машынным навучаннем у LLM?
- Якія асноўныя праблемы ўзнікаюць на этапе папярэдняй апрацоўкі даных у машынным навучанні і як рашэнне гэтых праблем можа павысіць эфектыўнасць вашай мадэлі?
- Чаму налада гіперпараметраў лічыцца найважнейшым этапам пасля ацэнкі мадэлі і якія агульныя метады выкарыстоўваюцца для пошуку аптымальных гіперпараметраў для мадэлі машыннага навучання?
- Як выбар алгарытму машыннага навучання залежыць ад тыпу праблемы і характару вашых даных, і чаму важна разумець гэтыя фактары перад навучаннем мадэлі?
- Чаму ў працэсе машыннага навучання важна падзяліць набор даных на наборы для навучання і тэсціравання, і што можа пайсці не так, калі вы прапусціце гэты крок?
- Наколькі неабходныя веды Python або іншай мовы праграмавання для ўкаранення ML на практыцы?
- Чаму этап ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі машыннага навучання на асобным наборы тэставых даных важны і што можа адбыцца, калі гэты крок прапусціць?
- Якая сапраўдная каштоўнасць машыннага навучання ў сучасным свеце, і як мы можам адрозніць яго сапраўдны ўплыў ад простай тэхналагічнай шуміхі?
- Якія крытэрыі выбару правільнага алгарытму для дадзенай задачы?
- Калі нехта выкарыстоўвае мадэль Google і навучае яе на ўласным асобніку, ці захоўвае Google паляпшэнні, зробленыя з даных навучання?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning