Cloud Machine Learning Engine (CMLE) är ett kraftfullt verktyg från Google Cloud Platform (GCP) för att träna maskininlärningsmodeller på ett distribuerat och parallellt sätt. Den erbjuder dock inte automatisk resursinhämtning och konfiguration, och den hanterar inte heller resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar. I det här svaret kommer vi att fördjupa oss i detaljerna om CMLE, dess möjligheter och behovet av manuell resurshantering.
CMLE är utformad för att förenkla processen att träna och distribuera maskininlärningsmodeller i stor skala. Det ger en hanterad miljö som tillåter användare att fokusera på modellutveckling snarare än infrastrukturhantering. CMLE utnyttjar kraften i GCP:s infrastruktur för att fördela träningsbelastningen över flera maskiner, vilket möjliggör snabbare utbildningstider och hantering av stora datamängder.
När du använder CMLE har användarna flexibiliteten att välja typ och antal resurser som krävs för deras utbildningsjobb. De kan välja maskintyp, antal arbetare och andra parametrar baserat på deras specifika krav. Men CMLE förvärvar och konfigurerar inte automatiskt dessa resurser. Det är användarens ansvar att tillhandahålla nödvändiga resurser innan träningsjobbet påbörjas.
För att skaffa resurserna kan användare använda GCP-tjänster som Compute Engine eller Kubernetes Engine. Dessa tjänster tillhandahåller en skalbar och flexibel infrastruktur för att klara träningsbelastningen. Användare kan skapa virtuella maskininstanser eller behållare, konfigurera dem med de nödvändiga mjukvaruberoendena och sedan använda dem som arbetare i CMLE.
När träningsjobbet är klart stänger CMLE inte automatiskt av resurserna som används för utbildning. Detta beror på att den utbildade modellen kan behöva distribueras och betjänas i slutledningssyfte. Det är upp till användaren att bestämma när och hur resurserna ska avslutas för att undvika onödiga kostnader.
Sammanfattningsvis erbjuder CMLE en kraftfull plattform för parallell maskininlärningsmodellutbildning. Det kräver dock manuell inhämtning och konfigurering av resurser och hanterar inte resursavstängning efter att utbildningen är klar. Användare måste tillhandahålla nödvändiga resurser med hjälp av GCP-tjänster som Compute Engine eller Kubernetes Engine och hantera sin livscykel baserat på deras specifika krav.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
- Kan Tensorflow användas för träning och slutledning av djupa neurala nätverk (DNN)?
- Vad är Gradient Boosting-algoritmen?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning