Когато става въпрос за обслужване на изнесен модел в производство в областта на изкуствения интелект, по-специално в контекста на Google Cloud Machine Learning и прогнози без сървър в мащаб, има няколко основни налични опции. Тези опции предоставят различни подходи за внедряване и обслужване на модели за машинно обучение, всеки със своите предимства и съображения.
1. Облачни функции:
Cloud Functions е изчислителна платформа без сървър, предлагана от Google Cloud, която ви позволява да стартирате своя код в отговор на събития. Той предоставя гъвкав и мащабируем начин за обслужване на модели за машинно обучение. Можете да внедрите своя експортиран модел като облачна функция и да го извикате с помощта на HTTP заявки. Това ви позволява лесно да интегрирате вашия модел с други услуги и приложения.
Пример:
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 е напълно управлявана платформа без сървър, която автоматично мащабира вашите контейнери. Можете да контейнеризирате вашия експортиран модел и да го внедрите в Cloud Run. Това осигурява последователна и мащабируема среда за обслужване на вашия модел. Cloud Run също поддържа HTTP заявки, което улеснява интегрирането с други услуги.
Пример:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Прогноза за AI платформа:
AI Platform Prediction е управлявана услуга, предоставена от Google Cloud за обслужване на модели за машинно обучение. Можете да внедрите вашия експортиран модел на AI Platform Prediction, който се грижи за инфраструктурата и мащабирането вместо вас. Той поддържа различни рамки за машинно обучение и предоставя функции като автоматично мащабиране и онлайн прогнозиране.
Пример:
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 е платформа за оркестриране на контейнери с отворен код, която ви позволява да управлявате и мащабирате своите приложения в контейнери. Можете да внедрите експортирания си модел като услуга на Kubernetes, която предоставя възможност за силно персонализиране и мащабируемо внедряване. Kubernetes също предлага функции като балансиране на натоварването и автоматично мащабиране.
Пример:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Тези основни опции за обслужване на експортиран модел в производството осигуряват гъвкавост, мащабируемост и лекота на интегриране с други услуги. Изборът на правилната опция зависи от фактори като специфичните изисквания на вашето приложение, очакваното работно натоварване и вашето познаване на платформите за внедряване.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning