Google Cloud AI платформ дээр тархсан машин сургалтын (ML) загварын сургалтыг ашиглахдаа та сургалтанд ашигласан машинуудын тоог тодорхойлохын тулд CMLE (Cloud Machine Learning Engine) загварын байршуулалтын тохиргооны файлыг ашиглаж болно. Гэхдээ ямар төрлийн машин ашиглахыг шууд тодорхойлох боломжгүй.
Тархсан ML загварын сургалтанд CMLE загварын байршуулалтын тохиргооны файл нь сургалтын масштабын түвшинг тодорхойлох боломжийг танд олгоно. Хэмжээний түвшин нь сургалтын ажилд ашигласан машинуудын тоо, төрлийг тодорхойлдог. Хэмжээний түвшний сонголтууд нь BASIC-аас CUSTOM хүртэл хэлбэлздэг бөгөөд шат бүр нь урьдчилан тодорхойлсон тооны ажилчид болон параметрийн сервертэй байдаг. Тохиромжтой шатлалыг сонгосноор та сургалтанд ашиглаж буй машинуудын тоог хянах боломжтой.
Жишээлбэл, хэрэв та BASIC түвшний шатлалыг сонговол энэ нь нэг ажилтан ашиглах бөгөөд параметрийн сервергүй болно. Нөгөө талаас, хэрэв та STANDARD_1 түвшний шатлалыг сонговол энэ нь нэг ажилтан, нэг параметрийн серверийг ашиглах болно. PREMIUM_1 түвшний шатлал нь нэг ажилтан, дөрвөн параметрийн сервер ашигладаг бол CUSTOM шатлал нь ажилчдын тоо болон параметрийн серверүүдийг тодорхой зааж өгөх боломжийг олгодог.
Гэсэн хэдий ч та машинуудын тоог тодорхойлж болох ч сургалтанд ашигладаг машинуудын төрлийг шууд зааж өгөх боломжгүй. Ашигласан машинуудын төрлийг масштабын түвшингээр тодорхойлдог бөгөөд Google Cloud AI платформоор урьдчилан тодорхойлсон байдаг. Масштабын түвшин бүр нь өгөгдсөн масштабын түвшинд тохируулсан өгөгдмөл машины төрөлтэй байдаг. Жишээлбэл, BASIC масштабын шатлал нь n1-стандарт-1 машины төрлийг ашигладаг бол STANDARD_1 масштабын шатлал нь n1-стандарт-4 машины төрлийг ашигладаг.
Хэрэв та сургалтанд ашигласан машины төрлүүдэд илүү их хяналт тавих шаардлагатай бол Cloud AI платформтой тусгай зориулалтын савыг ашиглаж болно. Захиалгат савны тусламжтайгаар та өөрийн сургалтын дүр төрхийг бүтээж, байршуулах боломжтой бөгөөд энэ нь сургалтын явцад шаардагдах машины төрөл болон бусад хамаарлыг тодорхойлох боломжийг олгодог. Захиалгат савыг бий болгосноор та сургалтын хэрэгцээнд тохирсон машины төрлийг яг таг тодорхойлох уян хатан чадвартай болно.
Google Cloud AI платформ дээр тархсан ML загварын сургалтыг ашиглах үед та CMLE загварын байршуулалтын тохиргооны файлаар дамжуулан сургалтанд ашиглах машинуудын тоог тодорхойлж болно. Гэсэн хэдий ч та ашигласан машинуудын төрлийг шууд зааж өгөх боломжгүй, учир нь энэ нь масштабаар тодорхойлогддог. Хэрэв танд машины төрлүүдэд илүү их хяналт хэрэгтэй бол та өөрийн сургалтын дүр төрхийг бий болгох, байрлуулахын тулд захиалгат савыг ашиглаж болно.
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