Når det gjelder å betjene en eksportert modell i produksjon innen kunstig intelligens, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning og serverløse spådommer i stor skala, er det flere primære alternativer tilgjengelig. Disse alternativene gir forskjellige tilnærminger til å distribuere og betjene maskinlæringsmodeller, hver med sine egne fordeler og hensyn.
1. Skyfunksjoner:
Cloud Functions er en serverløs dataplattform som tilbys av Google Cloud som lar deg kjøre koden din som svar på hendelser. Det gir en fleksibel og skalerbar måte å betjene maskinlæringsmodeller på. Du kan distribuere den eksporterte modellen som en skyfunksjon og starte den ved hjelp av HTTP-forespørsler. Dette lar deg enkelt integrere modellen din med andre tjenester og applikasjoner.
Eksempel:
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 er en fullt administrert serverløs plattform som automatisk skalerer containerne dine. Du kan beholde den eksporterte modellen og distribuere den på Cloud Run. Dette gir et konsistent og skalerbart miljø for å betjene modellen din. Cloud Run støtter også HTTP-forespørsler, noe som gjør det enkelt å integrere med andre tjenester.
Eksempel:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI-plattformprediksjon:
AI Platform Prediction er en administrert tjeneste levert av Google Cloud for å betjene maskinlæringsmodeller. Du kan distribuere den eksporterte modellen din på AI Platform Prediction, som tar seg av infrastrukturen og skaleringen for deg. Den støtter ulike maskinlæringsrammer og tilbyr funksjoner som autoskalering og online prediksjon.
Eksempel:
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. Kubernetes:
Kubernetes er en åpen kildekode container orkestrering plattform som lar deg administrere og skalere containeriserte applikasjoner. Du kan distribuere den eksporterte modellen som en Kubernetes-tjeneste, som gir et svært tilpassbart og skalerbart distribusjonsalternativ. Kubernetes tilbyr også funksjoner som lastbalansering og automatisk skalering.
Eksempel:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Disse primære alternativene for å betjene en eksportert modell i produksjon gir fleksibilitet, skalerbarhet og enkel integrasjon med andre tjenester. Valg av riktig alternativ avhenger av faktorer som de spesifikke kravene til applikasjonen din, forventet arbeidsmengde og din kjennskap til distribusjonsplattformene.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning