Процес коришћења услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а укључује неколико корака који омогућавају корисницима да примене и искористе моделе машинског учења за прављење предвиђања у великом обиму. Ова услуга, која је део Гоогле Цлоуд АИ платформе, нуди решење без сервера за покретање предвиђања на обученим моделима, омогућавајући корисницима да се фокусирају на развој и примену својих модела уместо на управљање инфраструктуром.
1. Развој модела и обука:
Први корак у коришћењу услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а је развој и обука модела машинског учења. Ово обично укључује задатке као што су претходна обрада података, инжењеринг карактеристика, избор модела и обука модела. Гоогле Цлоуд пружа различите алате и услуге, као што су Гоогле Цлоуд Датафлов и Гоогле Цлоуд Датапреп, за помоћ у овим задацима.
2. Извоз модела и паковање:
Када је модел машинског учења обучен и спреман за примену, потребно га је извести и упаковати у формат који може да користи услуга предвиђања. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине подржава различите оквире за машинско учење, као што су ТенсорФлов и сцикит-леарн, омогућавајући корисницима да извезу своје моделе у формату компатибилном са овим оквирима.
3. Примена модела:
Следећи корак је да примените обучени модел на Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине. Ово укључује креирање ресурса модела на платформи, навођење типа модела (нпр. ТенсорФлов, сцикит-леарн) и отпремање извезене датотеке модела. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине обезбеђује интерфејс командне линије (ЦЛИ) и РЕСТфул АПИ за управљање применама модела.
4. Версионирање и скалирање:
Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине омогућава корисницима да креирају више верзија примењеног модела. Ово је корисно за итеративни развој и тестирање нових верзија модела без прекидања сервирања предвиђања. Свака верзија модела може се скалирати независно на основу предвиђеног радног оптерећења, обезбеђујући ефикасно коришћење ресурса.
5. Захтеви за предвиђање:
Да би направили предвиђања користећи примењени модел, корисници треба да пошаљу захтеве за предвиђање сервису за предвиђање. Захтеви за предвиђање могу да се упућују помоћу РЕСТфул АПИ-ја који обезбеђује Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине или помоћу гцлоуд алатке командне линије. Улазни подаци за захтеве за предвиђање треба да буду у формату који је компатибилан са улазним захтевима модела.
6. Мониторинг и евидентирање:
Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине пружа могућности праћења и евидентирања ради праћења перформанси и коришћења примењених модела. Корисници могу да надгледају метрике као што су кашњење предвиђања и коришћење ресурса преко Гоогле Цлоуд конзоле или коришћењем АПИ-ја за праћење у облаку. Поред тога, могу се генерисати евиденције за захтеве за предвиђање, омогућавајући корисницима да решавају проблеме и анализирају резултате предвиђања.
7. Оптимизација трошкова:
Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине нуди различите функције за оптимизацију трошкова покретања предвиђања у великом обиму. Корисници могу да искористе аутоматско скалирање да аутоматски подесе број чворова за предвиђање на основу долазног радног оптерећења. Они такође могу да искористе предности групног предвиђања, што им омогућава да паралелно обрађују велике количине података, смањујући укупне трошкове предвиђања.
Коришћење услуге предвиђања Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине-а укључује кораке као што су развој модела и обука, извоз и паковање модела, примена модела, верзионисање и скалирање, захтеви за предвиђање, праћење и евидентирање и оптимизација трошкова. Пратећи ове кораке, корисници могу ефикасно да искористе услугу предвиђања без сервера коју пружа Гоогле Цлоуд за примену и покретање модела машинског учења у великом обиму.
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