Процесът на използване на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine включва няколко стъпки, които позволяват на потребителите да внедряват и използват модели за машинно обучение за правене на прогнози в мащаб. Тази услуга, която е част от платформата Google Cloud AI, предлага решение без сървър за изпълнение на прогнози върху обучени модели, което позволява на потребителите да се съсредоточат върху разработването и внедряването на своите модели, вместо да управляват инфраструктурата.
1. Разработване на модел и обучение:
Първата стъпка в използването на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine е разработването и обучението на модел за машинно обучение. Това обикновено включва задачи като предварителна обработка на данни, инженеринг на функции, избор на модел и обучение на модел. Google Cloud предоставя различни инструменти и услуги, като Google Cloud Dataflow и Google Cloud Dataprep, за подпомагане на тези задачи.
2. Износ и опаковане на модела:
След като моделът за машинно обучение е обучен и готов за внедряване, той трябва да бъде експортиран и пакетиран във формат, който може да се използва от услугата за прогнозиране. Google Cloud Machine Learning Engine поддържа различни рамки за машинно обучение, като TensorFlow и scikit-learn, което позволява на потребителите да експортират своите модели във формат, съвместим с тези рамки.
3. Внедряване на модела:
Следващата стъпка е да внедрите обучения модел в Google Cloud Machine Learning Engine. Това включва създаване на моделен ресурс на платформата, указване на типа на модела (напр. TensorFlow, scikit-learn) и качване на експортирания моделен файл. Google Cloud Machine Learning Engine предоставя интерфейс на командния ред (CLI) и RESTful API за управление на внедряването на модели.
4. Версии и мащабиране:
Google Cloud Machine Learning Engine позволява на потребителите да създават множество версии на внедрен модел. Това е полезно за итеративна разработка и тестване на нови версии на модели, без да се прекъсва обслужването на прогнози. Всяка версия на модела може да бъде мащабирана независимо въз основа на предвиденото работно натоварване, като се гарантира ефективно използване на ресурсите.
5. Заявки за прогнозиране:
За да правят прогнози с помощта на внедрения модел, потребителите трябва да изпратят заявки за прогнози до услугата за прогнози. Заявките за прогнозиране могат да се правят с помощта на RESTful API, предоставен от Google Cloud Machine Learning Engine, или с помощта на инструмента за команден ред gcloud. Входните данни за заявките за прогнозиране трябва да бъдат във формат, съвместим с входните изисквания на модела.
6. Мониторинг и регистриране:
Google Cloud Machine Learning Engine предоставя възможности за наблюдение и регистриране за проследяване на ефективността и използването на внедрените модели. Потребителите могат да наблюдават показатели като забавяне на прогнозиране и използване на ресурсите чрез Google Cloud Console или чрез използване на API за наблюдение на облак. Освен това могат да се генерират регистрационни файлове за заявки за прогнози, което позволява на потребителите да отстраняват проблеми и да анализират резултатите от прогнозите.
7. Оптимизиране на разходите:
Google Cloud Machine Learning Engine предлага различни функции за оптимизиране на разходите за изпълнение на прогнози в мащаб. Потребителите могат да използват автоматично мащабиране, за да коригират автоматично броя на възлите за прогнозиране въз основа на входящото работно натоварване. Те могат също така да се възползват от пакетното прогнозиране, което им позволява да обработват големи количества данни паралелно, намалявайки общите разходи за прогнозиране.
Използването на услугата за прогнозиране на Google Cloud Machine Learning Engine включва стъпки като разработване и обучение на модел, експортиране и пакетиране на модел, внедряване на модела, създаване на версии и мащабиране, заявки за прогнозиране, наблюдение и регистриране и оптимизиране на разходите. Следвайки тези стъпки, потребителите могат ефективно да използват услугата за прогнозиране без сървър, предоставена от Google Cloud, за внедряване и изпълнение на модели за машинно обучение в мащаб.
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