Пры выкарыстанні мадэлі размеркаванага машыннага навучання (ML) на платформе Google Cloud AI вы сапраўды можаце выкарыстоўваць файл канфігурацыі для разгортвання мадэлі CMLE (Cloud Machine Learning Engine), каб вызначыць колькасць машын, якія выкарыстоўваюцца ў навучанні. Аднак нельга непасрэдна вызначыць тып машын, якія будуць выкарыстоўвацца.
У навучанні размеркаванай мадэлі ML файл канфігурацыі разгортвання мадэлі CMLE дазваляе вам указаць узровень маштабу для навучання. Узровень шкалы вызначае колькасць і тып машын, якія выкарыстоўваюцца ў навучальнай працы. Варыянты ўзроўню маштабу вар'іруюцца ад BASIC да CUSTOM, прычым кожны ўзровень мае загадзя вызначаную колькасць рабочых і сервераў параметраў. Выбраўшы адпаведны ўзровень шкалы, вы можаце кантраляваць колькасць машын, якія выкарыстоўваюцца для навучання.
Напрыклад, калі вы выбіраеце ўзровень маштабу BASIC, ён будзе выкарыстоўваць аднаго рабочага і без сервераў параметраў. З іншага боку, калі вы выбіраеце ўзровень маштабу STANDARD_1, ён будзе выкарыстоўваць адзін рабочы і адзін сервер параметраў. Узровень маштабу PREMIUM_1 выкарыстоўвае аднаго рабочага і чатыры серверы параметраў, у той час як узровень маштабу CUSTOM дазваляе вам дакладна ўказаць колькасць рабочых і сервераў параметраў.
Аднак, хаця вы можаце вызначыць колькасць трэнажораў, вы не можаце напрамую вызначыць тып трэнажораў, якія выкарыстоўваюцца ў навучанні. Тып выкарыстоўваных машын вызначаецца ўзроўнем маштабу і прадвызначаецца платформай Google Cloud AI. З кожным узроўнем маштабу звязаны тып машыны па змаўчанні, які аптымізаваны для дадзенага ўзроўню маштабу. Напрыклад, узровень шкалы BASIC выкарыстоўвае тып машыны n1-standard-1, а ўзровень шкалы STANDARD_1 выкарыстоўвае тып машыны n1-standard-4.
Калі вам патрабуецца большы кантроль над тыпамі машын, якія выкарыстоўваюцца ў навучанні, вы можаце выкарыстоўваць карыстальніцкія кантэйнеры з Cloud AI Platform. З карыстацкімі кантэйнерамі вы можаце ствараць і разгортваць свой уласны навучальны вобраз, які дазваляе ўказваць тыпы машын і іншыя залежнасці, неабходныя для навучання. Ствараючы індывідуальны кантэйнер, вы маеце магчымасць вызначаць дакладныя тыпы машын, якія адпавядаюць вашым патрэбам у навучанні.
Пры выкарыстанні размеркаванага навучання мадэлі ML на платформе Google Cloud AI вы можаце вызначыць колькасць машын, якія выкарыстоўваюцца для навучання, праз файл канфігурацыі разгортвання мадэлі CMLE. Аднак вы не можаце непасрэдна ўказаць тып выкарыстоўваных машын, бо ён вызначаецца ўзроўнем маштабу. Калі вам патрабуецца большы кантроль над тыпамі машын, вы можаце выкарыстоўваць карыстальніцкія кантэйнеры для стварэння і разгортвання ўласнага навучальнага вобраза.
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