Шта значи термин предвиђање без сервера на нивоу?
Термин „предвиђање без сервера у обиму“ у контексту ТенсорБоард-а и Гоогле Цлоуд машинског учења односи се на примену модела машинског учења на начин који апстрахује потребу да корисник управља основном инфраструктуром. Овај приступ користи услуге у облаку које се аутоматски скалирају да би одговориле на различите нивое потражње, пружајући на тај начин беспрекоран и ефикасан начин за пружање предвиђања.
Објашњење архитектуре без сервера
Концепт „без сервера“ не подразумева одсуство сервера, већ означава да провајдер у облаку управља инфраструктуром сервера у име корисника. У традиционалним архитектурама заснованим на серверима, корисници су одговорни за обезбеђивање, конфигурисање и одржавање сервера на којима се покрећу њихове апликације. Ово укључује задатке као што су балансирање оптерећења, скалирање, закрпе и надгледање. Насупрот томе, архитектура без сервера апстрахује ове одговорности од корисника.
Платформе без сервера, као што су Гоогле Цлоуд Фунцтионс или АВС Ламбда, омогућавају програмерима да пишу и примењују код без бриге о основној инфраструктури. Провајдер у облаку аутоматски обезбеђује неопходне ресурсе, повећава их или смањује на основу потражње и обавља задатке одржавања. Ово омогућава програмерима да се фокусирају на писање кода и развој функција, а не на управљање серверима.
Предвиђања без сервера са Гоогле Цлоуд АИ
У контексту Гоогле Цлоуд машинског учења, предвиђања без сервера се односе на коришћење Гоогле Цлоуд АИ услуга за примену и послуживање модела машинског учења без потребе за управљањем основном инфраструктуром. Гоогле Цлоуд нуди неколико услуга које олакшавају предвиђања без сервера, укључујући предвиђање АИ платформе и АутоМЛ.
1. Предвиђање АИ платформе:
- Модел Деплоимент: Корисници могу да примене обучене моделе машинског учења за предвиђање АИ платформе. Услуга се бави обезбеђивањем ресурса, скалирањем и балансирањем оптерећења.
- Аутоматско скалирање: Предвиђање АИ платформе аутоматски скалира број чворова на основу долазних захтева за предвиђање. Ово осигурава да услуга може да се носи са великим прометом без ручне интервенције.
- Верзија: Корисници могу да управљају са више верзија својих модела, омогућавајући лако ажурирање и враћање уназад ако је потребно.
2. АутоМЛ:
- Обука и имплементација модела: АутоМЛ пружа решење од краја до краја за обуку и примену модела машинског учења. Корисници могу да отпремају своје податке, обучавају моделе користећи аутоматизоване могућности машинског учења АутоМЛ-а и примењују моделе да служе предвиђањима.
- Нема управљања инфраструктуром: АутоМЛ апстрахује цео процес управљања инфраструктуром, омогућавајући корисницима да се фокусирају на своје податке и моделе.
Зашто "без сервера"?
Термин „без сервера“ се користи зато што корисник не мора да управља серверима који су у основи, нити да буде свестан њих. Ова апстракција пружа неколико предности:
- скалабилност: Платформе без сервера се аутоматски скалирају како би се избориле са различитим нивоима потражње. На пример, ако дође до изненадног скока у захтевима за предвиђање, платформа може брзо да додели више ресурса за управљање оптерећењем.
- Ефикасност трошка: Корисницима се наплаћује на основу стварне употребе, а не унапред обезбеђеног капацитета. То значи да корисници плаћају само за рачунске ресурсе потрошене током захтева за предвиђање, што може довести до значајних уштеда трошкова.
- Смањени оперативни трошкови: Апстраховањем управљања инфраструктуром, платформе без сервера смањују оперативне трошкове за програмере и научнике за податке. Ово им омогућава да се фокусирају на развој и побољшање својих модела, а не на управљање серверима.
Пример предвиђања без сервера
Размислите о сценарију у којем је компанија обучила модел машинског учења за предвиђање одлива купаца. Модел је обучен коришћењем ТенсорФлов-а и распоређен на АИ Платформ Предицтион. Ево како предвиђање без сервера функционише у овом контексту:
1. Модел Траининг: Тим за науку о подацима обучава модел ТенсорФлов користећи историјске податке о клијентима. Модел се затим извози у формат који се може применити на АИ Платформ Предицтион.
2. Модел Деплоимент: Обучени модел се отпрема на АИ Платформ Предицтион. Услуга аутоматски обезбеђује неопходне ресурсе за опслуживање модела.
3. Захтеви за предвиђање: Када се направи захтев за предвиђање (нпр., нови корисник се пријави, а компанија жели да предвиди вероватноћу одлива), захтев се шаље крајњој тачки примењеног модела.
4. Аутоматско скалирање: Ако се број захтева за предвиђање повећа (нпр. током маркетиншке кампање), АИ Платформ Предицтион аутоматски скалира ресурсе да би се носио са повећаним оптерећењем.
5. Наплате: Компанији се наплаћује на основу броја захтева за предвиђање и рачунарских ресурса утрошених током тих захтева.
ТенсорБоард Интегратион
ТенсорБоард је алатка за визуелизацију за ТенсорФлов која омогућава корисницима да визуелизују различите аспекте својих модела машинског учења, као што су метрике обуке, графикони модела и још много тога. Иако сам ТенсорБоард није директно укључен у послуживање предвиђања, он игра важну улогу у животном циклусу развоја модела.
- Модел Траининг Висуализатион: Током фазе обуке, ТенсорБоард пружа увид у перформансе модела, помажући научницима података да фино подесе своје моделе.
- Праћење експеримента: ТенсорБоард се може користити за праћење различитих експеримената и упоређивање њихових резултата. Ово је корисно за одабир најбољег модела за примену за послуживање предвиђања.
- Отклањање грешака: ТенсорБоард помаже у отклањању грешака у вези са обуком модела пружањем детаљних визуелизација процеса обуке.
Предности предвиђања без сервера
1. Еластичност: Платформе без сервера могу да поднесу изненадне скокове саобраћаја без ручне интервенције. Ово је посебно корисно за апликације са непредвидивим радним оптерећењем.
2. Поједностављено управљање: Програмери не морају да брину о задацима управљања сервером као што су закрпе, скалирање и надгледање.
3. Фокусирајте се на основне компетенције: Пребацивањем управљања инфраструктуром на добављача облака, програмери и научници података могу да се фокусирају на развој и побољшање својих модела.
4. Уштеде: Платформе без сервера обично нуде модел цена по принципу „плати док идеш“, што може довести до уштеде у поређењу са традиционалним архитектурама заснованим на серверима.
Изазови и разматрања
Док предвиђања без сервера нуде многе предности, постоје и неки изазови и разматрања које треба имати на уму:
1. Латенција хладног покретања: Платформе без сервера могу имати кашњење током хладних покретања, што се дешава када се функција позове након што је неко време била у стању мировања. Ово може утицати на време одговора за захтеве за предвиђање.
2. Вендор Лоцк-ин: Ослањање на платформу без сервера одређеног провајдера у облаку може довести до закључавања добављача, што отежава прелазак на другог провајдера у будућности.
3. Ограничења ресурса: Платформе без сервера често имају ограничења на ресурсе који се могу доделити једној функцији или моделу. Ово може захтевати пажљиву оптимизацију модела и логике предвиђања.
4. безбедност: Док добављачи облака примењују робусне безбедносне мере, од суштинске је важности да се осигура да су примењени модели и подаци безбедни. Ово укључује управљање контролама приступа, шифровањем и праћењем потенцијалних безбедносних претњи.
Термин „предвиђање без сервера у обиму“ у контексту ТенсорБоард-а и Гоогле Цлоуд машинског учења односи се на примену и сервирање модела машинског учења помоћу услуга у облаку који апстрахују потребу за корисницима да управљају основном инфраструктуром. Овај приступ пружа неколико предности, укључујући скалабилност, исплативост и смањене оперативне трошкове. Коришћењем платформи без сервера као што су АИ Платформ Предицтион и АутоМЛ, програмери и научници података могу да се фокусирају на развој и побољшање својих модела без бриге о задацима управљања сервером. Међутим, неопходно је узети у обзир потенцијалне изазове као што су кашњење хладног покретања, закључавање добављача и ограничења ресурса када се усвајају предвиђања без сервера.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је регуларизација?
- Да ли постоји тип обуке као модел вештачке интелигенције у коме се истовремено примењују и приступи учењу под надзором и без надзора?
- Како се учење одвија у системима машинског учења без надзора?
- Како користити Фасхион-МНИСТ скуп података у Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг/АИ платформи?
- Које врсте алгоритама за машинско учење постоје и како их изабрати?
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Може ли се логика НЛГ модела користити у друге сврхе осим НЛГ, као што је предвиђање трговања?
- Које су неке детаљније фазе машинског учења?
- Да ли је ТенсорБоард најпрепоручљивији алат за визуелизацију модела?
- Приликом чишћења података, како се може осигурати да подаци нису пристрасни?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг