Kubeflow анх юуг нээж эх сурвалжийг бий болгосон бэ?
Kubeflow, хүчирхэг нээлттэй эхийн платформ нь анх Kubernetes дээр машин сургалтын (ML) ажлын урсгалыг байршуулах, удирдах үйл явцыг хялбарчлах, хялбаршуулах зорилгоор бүтээгдсэн. Энэ нь өгөгдөл судлаачид болон ML инженерүүдэд суурь дэд бүтэц, үйл ажиллагааны талаар санаа зовохгүйгээр загвар бүтээх, сургахад анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог нэгдмэл экосистемийг хангах зорилготой юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kubeflow - Kubernetes дээрх машин сургалт, Шалгалтын тойм
Kubeflow нь Kubernetes-ийн өргөтгөх чадварыг хэрхэн хөшүүрэг болгодог вэ?
Kubeflow нь хүчирхэг контейнер зохион байгуулах систем болох Kubernetes дээр машин сургалтын (ML) ажлын урсгалыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог нээлттэй эхийн платформ юм. Kubernetes-ийн өргөтгөх чадварыг ашигласнаар Kubeflow нь ML ажлын ачааллыг байршуулах, удирдах, масштабжуулах хүчирхэг, уян хатан дэд бүтцийг бий болгодог. Kubernetes-ийн гол давуу талуудын нэг нь програмуудыг автоматаар масштаблах чадвар юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kubeflow - Kubernetes дээрх машин сургалт, Шалгалтын тойм
Kubeflow-ийн зорилго юу вэ?
Kubeflow нь Kubernetes дээр машин сургалтын ажлын урсгалыг байршуулах, удирдах ажлыг хялбарчлах зорилготой нээлттэй эхийн платформ юм. Kubeflow-ийн зорилго нь машин сургалтын ажлын ачааллыг түгээсэн болон контейнержүүлсэн орчинд ажиллуулах нэгдсэн бөгөөд өргөтгөх боломжтой шийдлийг хангах явдал юм. Kubeflow-ийн гол зорилтуудын нэг нь өгөгдөл судлаачдыг идэвхжүүлэх явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Kubeflow - Kubernetes дээрх машин сургалт, Шалгалтын тойм
Мэдээллийн шинжлэх ухаан, машин сургалтын ажлын урсгалын хувьд гүн гүнзгий суралцах VM ашиглан Colab-ийг илүү тооцоолох хүчин чадалтай болгох нь яагаад ашигтай вэ?
Гүнзгий суралцах VM ашиглан Colab-ийг илүү тооцоолох хүчин чадалтай болгох нь өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин сургалтын ажлын урсгалд хэд хэдэн ашиг тус авчрах болно. Энэхүү сайжруулалт нь илүү үр ашигтай, хурдан тооцоолол хийх боломжийг олгож, хэрэглэгчдэд илүү том өгөгдлийн багц бүхий цогц загваруудыг сургах, ашиглах боломжийг олгож, улмаар гүйцэтгэл, бүтээмжийг сайжруулахад хүргэдэг. Шинэчлэлийн гол давуу талуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Colab-ийг илүү их тооцоолох замаар сайжруулж байна, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцах VM дээр порт дамжуулахын зорилго юу вэ, үүнийг хэрхэн тохируулдаг вэ?
Порт дамжуулалт нь Deep Learning VM дээрх програмууд болон үйлчилгээг жигд, аюулгүй ажиллуулах боломжийг олгодог сүлжээний тохиргооны чухал хэсэг юм. Хиймэл оюун ухааны хүрээнд, ялангуяа Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд порт дамжуулах нь програмын өөр өөр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хоорондын харилцаа холбоог идэвхжүүлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Colab-ийг илүү их тооцоолох замаар сайжруулж байна, Шалгалтын тойм
Бид Colab-ыг зөөврийн компьютер дээрээ ажиллаж байгаа орон нутгийн Jupyter Notebook сервертэй хэрхэн холбох вэ?
Google Colab-ийг зөөврийн компьютер дээрээ ажиллаж байгаа орон нутгийн Jupyter Notebook серверт холбохын тулд та хэд хэдэн алхмуудыг дагах хэрэгтэй. Энэ үйл явц нь танд Google Colab-аас нийлүүлсэн хамтын ажиллагааны боломжууд болон үүлэнд суурилсан нөөцөөс ашиг хүртэхийн зэрэгцээ дотоод машиныхаа хүчийг ашиглах боломжийг олгоно. Эхлээд та Jupyter Notebook суулгасан эсэхээ шалгаарай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Colab-ийг илүү их тооцоолох замаар сайжруулж байна, Шалгалтын тойм
Cloud Marketplace-д тодорхой үзүүлэлт бүхий гүнзгий суралцах VM-ийг бий болгохын тулд ямар алхам хийх вэ?
Cloud Marketplace дээр тодорхой үзүүлэлт бүхий гүнзгий суралцах виртуал машин (VM) бий болгох нь хэд хэдэн алхмуудыг агуулна. Энэхүү хариултанд бид үйл явцыг ойлгоход тань туслах үүднээс бодит мэдлэгт тулгуурлан эдгээр алхмуудын талаар дэлгэрэнгүй, иж бүрэн тайлбар өгөх болно. Алхам 1: Клоуд зах зээлд нэвтрэх Эхлэхийн тулд та Cloud-д хандах хэрэгтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Colab-ийг илүү их тооцоолох замаар сайжруулж байна, Шалгалтын тойм
Бид Google Cloud Platform-ийн гүнзгий суралцах VM-үүдийг ашиглан Colab-ийг хэрхэн илүү тооцоолох хүчин чадалтай болгох вэ?
Colab-ийг илүү тооцоолох хүчин чадалтай болгохын тулд та Google Cloud Platform-ийн гүнзгий суралцах виртуал машинуудыг (VMs) ашиглах боломжтой. Эдгээр VM нь машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглахад зориулсан өргөтгөх боломжтой, хүчирхэг дэд бүтцийг бий болгодог. Энэ хариултанд бид тооцоолох чадварыг сайжруулахын тулд гүнзгий суралцах VM-ийг тохируулах, ашиглахтай холбоотой алхмуудыг хэлэлцэх болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Colab-ийг илүү их тооцоолох замаар сайжруулж байна, Шалгалтын тойм
Colab интерфэйсийн гол онцлогууд юу вэ, тэдгээр нь хэрэглэгчийн туршлагыг хэрхэн сайжруулах вэ?
Google-ийн бүтээсэн Colab интерфейс нь хиймэл оюун ухаан (AI) болон машин сургалтын салбарт хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулдаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь вэб дээрх Jupyter дэвтрийн орчинг бүрдүүлж, хэрэглэгчдэд код бичих, ажиллуулах, бусадтай хамтран ажиллах, хүчирхэг тооцоолох нөөцөд хандах боломжийг олгодог. Энэ хариултанд бид судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Колабтай вэб дээр Jupyter, Шалгалтын тойм
Colab нь хэрэглэгчдийн хамтын ажиллагааг хэрхэн дэмждэг вэ?
Google Colaboratory гэсэн үгийн товчлол болох Colab нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт хэрэглэгчдийн хамтын ажиллагааг дэмждэг үүлд суурилсан платформ юм. Google-ийн боловсруулсан Colab нь хувь хүмүүс болон багуудад машин сургалтын төслүүд дээр хамтран ажиллахад тохиромжтой, үр ашигтай орчинг бүрдүүлдэг. Энэ хариултанд бид Colab нь хэрэглэгчдийн хоорондын хамтын ажиллагааг хэрхэн дэмждэг талаар ярилцах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Колабтай вэб дээр Jupyter, Шалгалтын тойм