TensorBoard болон Google Cloud Machine Learning-ийн контекст дэх "масштаб дээр сервергүй таамаглал" гэсэн нэр томъёо нь хэрэглэгчийн суурь дэд бүтцийг удирдах хэрэгцээг хийсвэрлэх замаар машин сургалтын загваруудыг байршуулахыг хэлдэг. Энэ арга нь янз бүрийн түвшний эрэлт хэрэгцээг хангахын тулд автоматаар хэмжигдэх үүлэн үйлчилгээг хөшүүрэг болгож, улмаар таамаглалд үйлчлэх саадгүй, үр ашигтай арга замыг бий болгодог.
Сервергүй архитектурын тайлбар
"Сервергүй" гэсэн ойлголт нь сервер байхгүй гэсэн үг биш харин үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч нь хэрэглэгчийн нэрийн өмнөөс серверийн дэд бүтцийг удирддаг гэсэн үг юм. Уламжлалт серверт суурилсан архитектурт хэрэглэгчид өөрсдийн програмууд ажиллаж байгаа серверүүдийг бэлтгэх, тохируулах, засвар үйлчилгээ хийх үүрэгтэй. Үүнд ачааллыг тэнцвэржүүлэх, масштаблах, нөхөх, хянах зэрэг ажлууд багтана. Үүний эсрэгээр сервергүй архитектур нь эдгээр үүрэг хариуцлагыг хэрэглэгчээс холдуулдаг.
Google Cloud Functions эсвэл AWS Lambda зэрэг сервергүй платформууд нь хөгжүүлэгчдэд суурь дэд бүтцийн талаар санаа зовохгүйгээр код бичиж, байршуулах боломжийг олгодог. Үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч нь шаардлагатай нөөцийг автоматаар хангаж, эрэлт хэрэгцээнд үндэслэн тэдгээрийг нэмэгдүүлэх эсвэл багасгах, засвар үйлчилгээний ажлыг хариуцдаг. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд серверүүдийг удирдахаас илүүтэйгээр код бичих, функцуудыг хөгжүүлэхэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
Google Cloud AI-тай сервергүй таамаглал
Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд сервергүй таамаглал нь үндсэн дэд бүтцийг удирдах шаардлагагүйгээр машин сургалтын загваруудыг байршуулж, үйлчлэхийн тулд Google Cloud AI үйлчилгээг ашиглахыг хэлнэ. Google Cloud нь AI платформын таамаглал болон AutoML зэрэг сервергүй таамаглалыг хөнгөвчлөх хэд хэдэн үйлчилгээг санал болгодог.
1. AI платформын таамаглал:
- Загвар байршуулалт: Хэрэглэгчид AI платформын таамаглалд бэлтгэгдсэн машин сургалтын загваруудыг ашиглах боломжтой. Энэ үйлчилгээ нь нөөцийг бүрдүүлэх, масштаблах, ачааллыг тэнцвэржүүлэх ажлыг гүйцэтгэдэг.
- Автоматаар масштаблах: AI Platform Prediction нь ирж буй таамаглалын хүсэлт дээр үндэслэн зангилааны тоог автоматаар хэмждэг. Энэ нь үйлчилгээ нь гар ажиллагаагүйгээр өндөр ачаалалтай ажиллах боломжийг баталгаажуулдаг.
- Хувилбар: Хэрэглэгчид загварынхаа олон хувилбарыг удирдах боломжтой бөгөөд шаардлагатай бол хялбархан шинэчлэх, буцаах боломжтой.
2. AutoML:
- Загварын сургалт ба байршуулалт: AutoML нь машин сургалтын загваруудыг сургах, ашиглах эцсийн шийдлийг өгдөг. Хэрэглэгчид өөрсдийн өгөгдлийг байршуулж, AutoML-ийн автоматжуулсан машин сургалтын чадавхийг ашиглан загваруудыг сургаж, таамаглалд үйлчлэх загваруудыг байрлуулж болно.
- Дэд бүтцийн менежмент байхгүй: AutoML нь дэд бүтцийн менежментийн үйл явцыг бүхэлд нь хийсвэрлэж, хэрэглэгчдэд өөрсдийн өгөгдөл, загварт анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
Яагаад "Сервергүй" вэ?
"Сервергүй" гэсэн нэр томъёог хэрэглэгч үндсэн серверүүдийг удирдах эсвэл бүр мэддэг байх шаардлагагүй тул ашигладаг. Энэхүү хийсвэрлэл нь хэд хэдэн давуу талыг өгдөг:
- Өргөтгөх чадвар: Сервергүй платформууд нь янз бүрийн түвшний эрэлт хэрэгцээг хангахын тулд автоматаар хэмжигддэг. Жишээлбэл, хэрэв таамаглах хүсэлтүүд гэнэт огцом нэмэгдвэл платформ ачааллыг даван туулахын тулд илүү их нөөцийг хурдан хуваарилж чадна.
- Зардал үр ашиг: Хэрэглэгчийн төлбөрийг урьдчилан бэлтгэсэн хүчин чадлаас илүү бодит хэрэглээнд үндэслэн тооцдог. Энэ нь хэрэглэгчид зөвхөн урьдчилан таамаглах хүсэлт гаргах явцад зарцуулсан тооцооллын нөөцийн төлбөрийг төлдөг гэсэн үг бөгөөд энэ нь зардлыг ихээхэн хэмнэхэд хүргэдэг.
- Үйл ажиллагааны нэмэгдэл зардал багассан: Дэд бүтцийн менежментийг хийсвэрлэснээр сервергүй платформууд нь хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачдын үйл ажиллагааны зардлыг бууруулдаг. Энэ нь тэдэнд серверийг удирдахаас илүү загвараа хөгжүүлэх, сайжруулахад анхаарлаа хандуулах боломжийг олгодог.
Сервергүй таамаглалын жишээ
Компани нь үйлчлүүлэгчийн алдагдлыг урьдчилан таамаглахын тулд машин сургалтын загварыг сургасан хувилбарыг авч үзье. Уг загварыг TensorFlow ашиглан сургаж, AI платформын таамаглалд суулгасан. Энэ нөхцөлд сервергүй таамаглал хэрхэн ажилладаг вэ:
1. Загварын сургалт: Мэдээллийн шинжлэх ухааны баг нь хэрэглэгчийн түүхэн өгөгдлийг ашиглан TensorFlow загварыг сургадаг. Дараа нь уг загварыг AI платформын таамаглалд ашиглах боломжтой формат руу экспортлодог.
2. Загвар байршуулалт: Сургалтанд хамрагдсан загварыг AI Platform Prediction-д байршуулсан. Үйлчилгээ нь загварт үйлчлэхэд шаардлагатай нөөцийг автоматаар хангадаг.
3. Prediction Requests: Урьдчилан таамаглах хүсэлт гаргах үед (жишээ нь, шинэ үйлчлүүлэгч бүртгүүлж, компани гацах магадлалыг урьдчилан таамаглахыг хүсч байгаа) хүсэлтийг суурилуулсан загварын эцсийн цэг рүү илгээдэг.
4. Автоматаар масштаблах: Урьдчилан таамаглах хүсэлтийн тоо нэмэгдвэл (жишээ нь маркетингийн кампанит ажлын үеэр) AI Platform Prediction нь нэмэгдсэн ачааллыг зохицуулахын тулд нөөцийг автоматаар хэмждэг.
5. Нэхэмжлэх: Компанийг урьдчилан таамаглах хүсэлтийн тоо болон тэдгээр хүсэлтийн үед зарцуулсан тооцооллын нөөцөд үндэслэн тооцдог.
TensorBoard интеграци
TensorBoard нь TensorFlow-д зориулсан дүрслэх хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд сургалтын хэмжүүр, загвар график гэх мэт машин сургалтын загварынхаа янз бүрийн талыг дүрслэн харуулах боломжийг олгодог. TensorBoard өөрөө урьдчилан таамаглахад шууд оролцдоггүй ч загвар хөгжүүлэх амьдралын мөчлөгт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- Загварын сургалтын дүрслэл: Сургалтын үе шатанд TensorBoard нь загварын гүйцэтгэлийн талаарх ойлголтыг өгч, өгөгдөл судлаачдад загвараа нарийн тааруулахад тусалдаг.
- Туршилтыг хянах: TensorBoard нь янз бүрийн туршилтуудыг хянах, тэдгээрийн үр дүнг харьцуулах боломжтой. Энэ нь урьдчилан таамаглахад ашиглах хамгийн сайн загварыг сонгоход хэрэгтэй.
- дибаг хийх: TensorBoard нь сургалтын үйл явцын нарийвчилсан дүрслэлийг үзүүлэх замаар загварын сургалттай холбоотой асуудлуудыг засахад тусалдаг.
Сервергүй таамаглалын давуу талууд
1. Мэдрэмж: Сервергүй платформууд нь гарын авлагын оролцоогүйгээр замын хөдөлгөөний гэнэтийн огцом өсөлтийг зохицуулах боломжтой. Энэ нь урьдчилан таамаглах боломжгүй ажлын ачаалалтай програмуудад ялангуяа ашигтай байдаг.
2. Хялбаршуулсан менежмент: Хөгжүүлэгчид засвар хийх, масштаблах, хянах зэрэг серверийн менежментийн ажилд санаа зовох шаардлагагүй болно.
3. Үндсэн чадамжид анхаарлаа хандуулаарай: Дэд бүтцийн менежментийг үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч рүү шилжүүлснээр хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачид загвараа хөгжүүлэх, сайжруулахад анхаарлаа төвлөрүүлж чадна.
4. Зардлын хадгаламж: Сервергүй платформууд нь ихэвчлэн төлдөг үнийн загварыг санал болгодог бөгөөд энэ нь уламжлалт серверт суурилсан архитектуртай харьцуулахад зардлыг хэмнэхэд хүргэдэг.
Бэрхшээл ба анхаарах зүйлс
Сервергүй таамаглал нь олон ашиг тусыг санал болгодог хэдий ч зарим бэрхшээл, анхаарах зүйлс бас байдаг:
1. Хүйтэн эхлэх хоцролт: Сервергүй платформууд хэсэг хугацаанд сул зогссоны дараа функц идэвхжсэн үед үүсэх саатал гарч болзошгүй. Энэ нь урьдчилан таамаглах хүсэлтийн хариу өгөх хугацаанд нөлөөлж болно.
2. Худалдагчийг түгжих: Тодорхой үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгчийн сервергүй платформ дээр найдах нь борлуулагчийг түгжихэд хүргэж, ирээдүйд өөр үйлчилгээ үзүүлэгч рүү шилжихэд хэцүү болгодог.
3. Нөөцийн хязгаарлалт: Сервергүй платформууд нь ихэвчлэн нэг функц эсвэл загварт хуваарилагдах нөөцийн хязгаарлалттай байдаг. Энэ нь загвар болон таамаглалын логикийг сайтар оновчтой болгох шаардлагатай байж магадгүй юм.
4. Аюулгүй байдал: Үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгчид аюулгүй байдлын найдвартай арга хэмжээг хэрэгжүүлдэг ч суулгасан загвар болон өгөгдөл нь аюулгүй байдлыг хангах нь чухал юм. Үүнд хандалтын хяналт, шифрлэлт, аюулгүй байдлын болзошгүй аюулыг хянах зэрэг орно.
TensorBoard болон Google Cloud Machine Learning-ийн контекст дэх "масштаб дээр сервергүй таамаглал" гэсэн нэр томъёо нь хэрэглэгчдэд суурь дэд бүтцийг удирдах хэрэгцээг арилгадаг үүлэн үйлчилгээг ашиглан машин сургалтын загваруудыг байршуулах, үйлчлэхийг хэлнэ. Энэ арга нь өргөтгөх чадвар, зардлын хэмнэлт, үйл ажиллагааны нэмэлт зардлыг бууруулах зэрэг хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. AI Platform Prediction, AutoML зэрэг сервергүй платформуудыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид болон өгөгдөл судлаачид серверийн удирдлагын ажилд санаа зовохгүйгээр загвараа хөгжүүлж, сайжруулахад анхаарлаа төвлөрүүлж чадна. Гэсэн хэдий ч сервергүй таамаглалыг хэрэгжүүлэхдээ хүйтэн эхлэх хоцролт, худалдагчийг түгжих, нөөцийн хязгаарлалт зэрэг болзошгүй сорилтуудыг анхаарч үзэх нь чухал юм.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Зохицуулалт гэж юу вэ?
- Хяналттай болон хяналтгүй сургалтыг нэгэн зэрэг хэрэгжүүлдэг сургалтын төрлүүд байдаг уу?
- Хяналтгүй машин сургалтын системд суралцах үйл явц хэрхэн явагддаг вэ?
- Google Cloud Machine Learning/AI платформ дээр Fashion-MNIST датасетийг хэрхэн ашиглах вэ?
- Машины сургалтын ямар төрлийн алгоритмууд байдаг бөгөөд тэдгээрийг хэрхэн сонгох вэ?
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- NLG загварын логикийг арилжааны таамаглал гэх мэт NLG-ээс өөр зорилгоор ашиглаж болох уу?
- Машин сургалтын илүү нарийвчилсан үе шатууд юу вэ?
- TensorBoard бол загварыг дүрслэн харуулахад хамгийн их санал болгож буй хэрэгсэл мөн үү?
- Өгөгдлийг цэвэрлэхдээ өгөгдөл нь өрөөсгөл биш гэдгийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу