Як стварыць версію мадэлі?

/ / Апублікавана ў Intelligence artificielle , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Першыя крокі ў машынным навучанні, Бяссерверныя прагнозы ў маштабе

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.

{{EJS6}}
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.


{{EJS7}}
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.


{{EJS8}}
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.


{{EJS9}}
Крок 5: Кіраванне версіямі мадэлі


Пасля стварэння версіі ёю можна кіраваць праз платформу штучнага інтэлекту. 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:
 
{{EJS11}}
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:
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Яшчэ пытанні і адказы:
тэгі: , , , , ,