Prosessen med å bruke Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste involverer flere trinn som gjør det mulig for brukere å distribuere og bruke maskinlæringsmodeller for å lage spådommer i stor skala. Denne tjenesten, som er en del av Google Cloud AI-plattformen, tilbyr en serverløs løsning for å kjøre spådommer på opplærte modeller, slik at brukere kan fokusere på utvikling og distribusjon av modellene sine i stedet for å administrere infrastruktur.
1. Modellutvikling og opplæring:
Det første trinnet i å bruke Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste er å utvikle og trene en maskinlæringsmodell. Dette involverer vanligvis oppgaver som dataforbehandling, funksjonsutvikling, modellvalg og modellopplæring. Google Cloud tilbyr ulike verktøy og tjenester, for eksempel Google Cloud Dataflow og Google Cloud Dataprep, for å hjelpe til med disse oppgavene.
2. Modelleksport og pakking:
Når maskinlæringsmodellen er opplært og klar for distribusjon, må den eksporteres og pakkes i et format som kan brukes av prediksjonstjenesten. Google Cloud Machine Learning Engine støtter ulike maskinlæringsrammeverk, som TensorFlow og scikit-learn, som lar brukere eksportere modellene sine i et format som er kompatibelt med disse rammeverkene.
3. Modellimplementering:
Det neste trinnet er å distribuere den trente modellen på Google Cloud Machine Learning Engine. Dette innebærer å lage en modellressurs på plattformen, spesifisere modelltypen (f.eks. TensorFlow, scikit-learn), og laste opp den eksporterte modellfilen. Google Cloud Machine Learning Engine gir et kommandolinjegrensesnitt (CLI) og et RESTful API for å administrere modellimplementeringer.
4. Versjon og skalering:
Google Cloud Machine Learning Engine lar brukere lage flere versjoner av en distribuert modell. Dette er nyttig for iterativ utvikling og testing av nye modellversjoner uten å avbryte serveringen av spådommer. Hver modellversjon kan skaleres uavhengig basert på forventet arbeidsmengde, noe som sikrer effektiv ressursutnyttelse.
5. Prediksjonsforespørsler:
For å lage spådommer ved å bruke den distribuerte modellen, må brukere sende prediksjonsforespørsler til prediksjonstjenesten. Prediksjonsforespørsler kan gjøres ved å bruke RESTful API levert av Google Cloud Machine Learning Engine eller ved å bruke gcloud-kommandolinjeverktøyet. Inndataene for prediksjonsforespørsler bør være i et format som er kompatibelt med modellens inputkrav.
6. Overvåking og logging:
Google Cloud Machine Learning Engine gir overvåkings- og loggingsfunksjoner for å spore ytelsen og bruken av utplasserte modeller. Brukere kan overvåke beregninger som prediksjonsforsinkelse og ressursutnyttelse gjennom Google Cloud Console eller ved å bruke Cloud Monitoring API. I tillegg kan logger genereres for prediksjonsforespørsler, slik at brukere kan feilsøke problemer og analysere prediksjonsresultater.
7. Kostnadsoptimalisering:
Google Cloud Machine Learning Engine tilbyr ulike funksjoner for å optimalisere kostnadene ved å kjøre spådommer i stor skala. Brukere kan utnytte autoskalering for å automatisk justere antall prediksjonsnoder basert på den innkommende arbeidsbelastningen. De kan også dra nytte av batch-prediksjon, som lar dem behandle store mengder data parallelt, noe som reduserer de totale kostnadene for prediksjon.
Bruk av Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste innebærer trinn som modellutvikling og opplæring, modelleksport og -pakking, modellimplementering, versjonering og skalering, prediksjonsforespørsler, overvåking og logging og kostnadsoptimalisering. Ved å følge disse trinnene kan brukere effektivt bruke den serverløse prediksjonstjenesten levert av Google Cloud for å distribuere og kjøre maskinlæringsmodeller i stor skala.
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