Када је реч о опслуживању извезеног модела у производњи у области вештачке интелигенције, посебно у контексту Гоогле Цлоуд машинског учења и предвиђања без сервера у великом обиму, постоји неколико примарних опција које су доступне. Ове опције пружају различите приступе постављању и служењу модела машинског учења, сваки са својим предностима и разматрањима.
1. Цлоуд функције:
Цлоуд Фунцтионс је рачунарска платформа без сервера коју нуди Гоогле Цлоуд и која вам омогућава да покренете свој код као одговор на догађаје. Пружа флексибилан и скалабилан начин за опслуживање модела машинског учења. Можете да примените свој извезени модел као Цлоуд функцију и да га позовете помоћу ХТТП захтева. Ово вам омогућава да лако интегришете свој модел са другим услугама и апликацијама.
primer:
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. Цлоуд Рун:
Цлоуд Рун је потпуно управљана платформа без сервера која аутоматски прилагођава ваше контејнере. Можете да спремите свој извезени модел у контејнер и да га примените у Цлоуд Рун-у. Ово обезбеђује конзистентно и скалабилно окружење за опслуживање вашег модела. Цлоуд Рун такође подржава ХТТП захтеве, што олакшава интеграцију са другим услугама.
primer:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Предвиђање АИ платформе:
Предвиђање АИ платформе је услуга којом се управља од стране Гоогле Цлоуд-а за послуживање модела машинског учења. Можете да примените свој извезени модел на АИ Платформ Предицтион, који се за вас брине о инфраструктури и скалирању. Подржава различите оквире за машинско учење и пружа функције попут аутоматског скалирања и онлајн предвиђања.
primer:
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. Кубернетес:
Кубернетес је платформа за оркестрацију контејнера отвореног кода која вам омогућава да управљате и скалирате своје контејнерске апликације. Можете да примените свој извезени модел као Кубернетес услугу, која пружа веома прилагодљиву и скалабилну опцију примене. Кубернетес такође нуди функције као што су балансирање оптерећења и аутоматско скалирање.
primer:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ове примарне опције за опслуживање извезеног модела у производњи обезбеђују флексибилност, скалабилност и лакоћу интеграције са другим услугама. Избор праве опције зависи од фактора као што су специфични захтеви ваше апликације, очекивано радно оптерећење и ваше познавање платформи за примену.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг