Processen att använda Google Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst innefattar flera steg som gör det möjligt för användare att distribuera och använda maskininlärningsmodeller för att göra förutsägelser i stor skala. Den här tjänsten, som är en del av Google Cloud AI-plattformen, erbjuder en serverlös lösning för att köra förutsägelser på utbildade modeller, vilket gör det möjligt för användare att fokusera på utveckling och driftsättning av sina modeller snarare än att hantera infrastruktur.
1. Modellutveckling och utbildning:
Det första steget i att använda Google Cloud Machine Learning Engines prediktionstjänst är att utveckla och träna en maskininlärningsmodell. Detta involverar vanligtvis uppgifter som dataförbearbetning, funktionsteknik, modellval och modellträning. Google Cloud tillhandahåller olika verktyg och tjänster, som Google Cloud Dataflow och Google Cloud Dataprep, för att hjälpa till med dessa uppgifter.
2. Modellexport och förpackning:
När maskininlärningsmodellen är tränad och redo för driftsättning måste den exporteras och paketeras i ett format som kan användas av förutsägelsetjänsten. Google Cloud Machine Learning Engine stöder olika ramverk för maskininlärning, som TensorFlow och scikit-learn, vilket gör att användare kan exportera sina modeller i ett format som är kompatibelt med dessa ramverk.
3. Modellinstallation:
Nästa steg är att implementera den utbildade modellen på Google Cloud Machine Learning Engine. Detta innebär att skapa en modellresurs på plattformen, specificera modelltypen (t.ex. TensorFlow, scikit-learn) och ladda upp den exporterade modellfilen. Google Cloud Machine Learning Engine tillhandahåller ett kommandoradsgränssnitt (CLI) och ett RESTful API för att hantera modelldistributioner.
4. Versionering och skalning:
Med Google Cloud Machine Learning Engine kan användare skapa flera versioner av en distribuerad modell. Detta är användbart för iterativ utveckling och testning av nya modellversioner utan att avbryta serveringen av förutsägelser. Varje modellversion kan skalas oberoende baserat på den förväntade arbetsbelastningen, vilket säkerställer ett effektivt resursutnyttjande.
5. Förfrågningar om förutsägelser:
För att göra förutsägelser med den distribuerade modellen måste användare skicka förutsägelseförfrågningar till förutsägelsetjänsten. Förfrågningar om förutsägelser kan göras med RESTful API från Google Cloud Machine Learning Engine eller genom att använda kommandoradsverktyget gcloud. Indata för prediktionsförfrågningar bör vara i ett format som är kompatibelt med modellens indatakrav.
6. Övervakning och loggning:
Google Cloud Machine Learning Engine tillhandahåller övervaknings- och loggningsfunktioner för att spåra prestanda och användning av utplacerade modeller. Användare kan övervaka mätvärden som förutsägelsefördröjning och resursutnyttjande via Google Cloud Console eller genom att använda Cloud Monitoring API. Dessutom kan loggar genereras för förutsägelseförfrågningar, vilket gör det möjligt för användare att felsöka problem och analysera förutsägelseresultat.
7. Kostnadsoptimering:
Google Cloud Machine Learning Engine erbjuder olika funktioner för att optimera kostnaden för att köra förutsägelser i stor skala. Användare kan använda automatisk skalning för att automatiskt justera antalet prediktionsnoder baserat på den inkommande arbetsbelastningen. De kan också dra fördel av batchprediktion, vilket gör att de kan bearbeta stora mängder data parallellt, vilket minskar den totala kostnaden för förutsägelse.
Att använda Google Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst innefattar steg som modellutveckling och utbildning, modellexport och -paketering, modelldistribution, versionshantering och skalning, förutsägelseförfrågningar, övervakning och loggning och kostnadsoptimering. Genom att följa dessa steg kan användare effektivt använda den serverlösa förutsägelsetjänsten från Google Cloud för att distribuera och köra maskininlärningsmodeller i stor skala.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning