Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон Сервергүй урьдчилан таамаглах чиглэлээр үйлдвэрлэлд экспортлогдсон загварт үйлчлэх тухай ярихад хэд хэдэн үндсэн сонголтууд байдаг. Эдгээр сонголтууд нь машин сургалтын загваруудыг нэвтрүүлэх, үйлчлэхэд өөр өөр хандлагуудыг өгдөг бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн давуу тал, анхаарах зүйлтэй байдаг.
1. Үүлэн функцууд:
Cloud Functions нь Google Cloud-аас санал болгож буй сервергүй тооцоолох платформ бөгөөд үйл явдлын хариуд өөрийн кодыг ажиллуулах боломжийг олгодог. Энэ нь машин сургалтын загварт үйлчлэх уян хатан, өргөтгөх боломжтой аргыг санал болгодог. Та экспортолсон загвараа үүлэн функц болгон байрлуулж, HTTP хүсэлтийг ашиглан дуудаж болно. Энэ нь танд загвараа бусад үйлчилгээ, програмуудтай хялбархан нэгтгэх боломжийг олгоно.
Жишээ нь:
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. Cloud Run:
Cloud Run нь бүрэн удирдлагатай сервергүй платформ бөгөөд таны савыг автоматаар хэмждэг. Та экспортолсон загвараа саванд хийж, Cloud Run дээр байрлуулж болно. Энэ нь таны загварт үйлчлэх тогтвортой бөгөөд өргөтгөх боломжтой орчинг бүрдүүлдэг. Cloud Run нь HTTP хүсэлтийг дэмждэг бөгөөд энэ нь бусад үйлчилгээтэй нэгтгэхэд хялбар болгодог.
Жишээ нь:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI платформын таамаглал:
AI платформын таамаглал нь Google Cloud-аас машин сургалтын загварт үйлчлэх удирдлагатай үйлчилгээ юм. Та өөрийн экспортолсон загвараа AI Platform Prediction дээр байрлуулж болно, энэ нь танд зориулж дэд бүтэц, өргөтгөлийг хариуцдаг. Энэ нь янз бүрийн машин сургалтын тогтолцоог дэмждэг бөгөөд автоматаар масштаблах, онлайнаар таамаглах зэрэг функцуудыг хангадаг.
Жишээ нь:
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:
Kubernetes бол чингэлэг программуудыг удирдах, масштаблах боломжийг олгодог нээлттэй эхийн контейнер зохион байгуулах платформ юм. Та өөрийн экспортолсон загвараа Kubernetes үйлчилгээ болгон ашиглах боломжтой бөгөөд энэ нь өндөр тохируулгатай, өргөтгөх боломжтой байршуулах сонголтоор хангадаг. Kubernetes нь ачааллыг тэнцвэржүүлэх, автоматаар масштаблах зэрэг функцуудыг санал болгодог.
Жишээ нь:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Экспортын загварыг үйлдвэрлэлд үзүүлэх эдгээр үндсэн сонголтууд нь уян хатан байдал, өргөтгөх боломжтой, бусад үйлчилгээтэй нэгтгэхэд хялбар болгодог. Зөв сонголтыг сонгох нь таны хэрэглээний онцлог шаардлага, хүлээгдэж буй ажлын ачаалал, байршуулах платформтой танилцах зэрэг хүчин зүйлээс хамаарна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу