Koja je svrha prosljeđivanja portova na VM-u za duboko učenje i kako je to postavljeno?
Prosljeđivanje portova je važan aspekt mrežne konfiguracije koji omogućava nesmetan i siguran rad aplikacija i usluga na Deep Learning VM. U kontekstu vještačke inteligencije, posebno u domenu Google Cloud Machine Learning, prosljeđivanje portova igra značajnu ulogu u omogućavanju komunikacije između različitih komponenti sistema za strojno učenje, olakšavajući razmjenu podataka i informacija.
Primarna svrha prosljeđivanja portova na Deep Learning VM-u je izlaganje određenog porta na virtualnoj mašini vanjskom svijetu, omogućavajući vanjskim sistemima ili korisnicima pristup uslugama koje rade na tom portu. Ovo je posebno korisno kada radite s modelima strojnog učenja koji zahtijevaju interakciju s vanjskim resursima, kao što su podaci o obuci, API-ji ili web-bazirana sučelja.
Da biste postavili prosljeđivanje portova na VM za duboko učenje, potrebno je slijediti nekoliko koraka. Prvo, bitno je identificirati konkretan port koji treba proslijediti. Ovo može biti zadani port koji koristi određena usluga ili prilagođeni port koji definira korisnik. Nakon što je port određen, sljedeći korak je konfiguracija mrežnih postavki virtuelne mašine kako bi se omogućile dolazne veze na tom portu.
U okruženju Google Cloud Platform (GCP), prosljeđivanje portova se može postići korištenjem pravila zaštitnog zida. Pravila zaštitnog zida definišu mrežni saobraćaj koji je dozvoljen da dođe do virtuelne mašine. Kreiranjem pravila zaštitnog zida koje dozvoljava dolazne veze na željenom portu, Deep Learning VM može se pristupiti sa eksternih sistema ili korisnika.
Da bismo ilustrirali proces, razmotrimo primjer gdje VM za duboko učenje pokreće web-bazirano sučelje za model strojnog učenja. Web sučelje je smješteno na portu 8080. Da biste postavili prosljeđivanje porta za ovaj scenario, možete slijediti sljedeće korake:
1. Identifikujte port: U ovom slučaju, port koji treba proslediti je 8080.
2. Konfigurišite pravila zaštitnog zida: U GCP konzoli idite na odeljak Umrežavanje i kreirajte novo pravilo zaštitnog zida. Navedite sljedeće parametre:
– Ime: opisno ime za pravilo.
– Ciljevi: Odaberite odgovarajući cilj, a to je VM za duboko učenje.
– Izvorni IP rasponi: Definirajte IP opsege iz kojih su dopuštene dolazne veze.
– Protokoli i portovi: Odredite protokol (TCP ili UDP) i port (8080) koji će se proslijediti.
3. Primijenite pravilo zaštitnog zida: Nakon kreiranja pravila, primijenite ga na mrežu na kojoj se nalazi VM za duboko učenje.
Dovršavanjem ovih koraka, Deep Learning VM će biti dostupan sa eksternih sistema ili korisnika preko navedenog porta. Ovo omogućava besprijekornu interakciju s web-baziranim sučeljem modela strojnog učenja, olakšavajući zadatke kao što su unos podataka, evaluacija modela i vizualizacija rezultata.
Prosljeđivanje portova na VM-u za duboko učenje je od suštinskog značaja za omogućavanje vanjskog pristupa uslugama i aplikacijama koje rade na određenim portovima. Konfigurisanjem pravila zaštitnog zida na Google Cloud platformi, dolazne veze se mogu dozvoliti na željenom portu, olakšavajući komunikaciju između Deep Learning VM-a i eksternih sistema ili korisnika. Ova funkcionalnost je posebno vrijedna u kontekstu strojnog učenja, jer omogućava besprijekornu interakciju s modelima strojnog učenja i njihovim povezanim resursima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u mašinskom učenju