När det gäller att betjäna en exporterad modell i produktion inom området artificiell intelligens, specifikt i samband med Google Cloud Machine Learning och serverlösa förutsägelser i stor skala, finns det flera primära alternativ tillgängliga. Dessa alternativ ger olika tillvägagångssätt för att implementera och betjäna maskininlärningsmodeller, var och en med sina egna fördelar och överväganden.
1. Molnfunktioner:
Cloud Functions är en serverlös beräkningsplattform som erbjuds av Google Cloud som låter dig köra din kod som svar på händelser. Det ger ett flexibelt och skalbart sätt att tjäna maskininlärningsmodeller. Du kan distribuera din exporterade modell som en molnfunktion och anropa den med hjälp av HTTP-förfrågningar. Detta gör att du enkelt kan integrera din modell med andra tjänster och applikationer.
Exempelvis:
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 är en helt hanterad serverlös plattform som automatiskt skalar dina behållare. Du kan containerisera din exporterade modell och distribuera den på Cloud Run. Detta ger en konsekvent och skalbar miljö för att betjäna din modell. Cloud Run stöder även HTTP-förfrågningar, vilket gör det enkelt att integrera med andra tjänster.
Exempelvis:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI Platform Prediction:
AI Platform Prediction är en hanterad tjänst som tillhandahålls av Google Cloud för att betjäna maskininlärningsmodeller. Du kan distribuera din exporterade modell på AI Platform Prediction, som tar hand om infrastrukturen och skalningen åt dig. Den stöder olika ramverk för maskininlärning och tillhandahåller funktioner som automatisk skalning och onlineförutsägelse.
Exempelvis:
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 är en containerorkestreringsplattform med öppen källkod som låter dig hantera och skala dina containeriserade applikationer. Du kan distribuera din exporterade modell som en Kubernetes-tjänst, som ger ett mycket anpassningsbart och skalbart distributionsalternativ. Kubernetes erbjuder också funktioner som lastbalansering och automatisk skalning.
Exempelvis:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Dessa primära alternativ för att betjäna en exporterad modell i produktionen ger flexibilitet, skalbarhet och enkel integration med andra tjänster. Att välja rätt alternativ beror på faktorer som de specifika kraven för din applikation, den förväntade arbetsbelastningen och din förtrogenhet med distributionsplattformarna.
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