Termin "predviđanje bez servera u skali" u kontekstu TensorBoarda i Google Cloud Machine Learning odnosi se na primenu modela mašinskog učenja na način koji apstrahuje potrebu da korisnik upravlja osnovnom infrastrukturom. Ovaj pristup koristi usluge u oblaku koje se automatski skaliraju za rukovanje različitim nivoima potražnje, pružajući na taj način besprijekoran i efikasan način posluživanja predviđanja.
Objašnjenje arhitekture bez servera
Koncept "bez servera" ne podrazumijeva odsustvo servera, već označava da provajder u oblaku upravlja infrastrukturom servera u ime korisnika. U tradicionalnim arhitekturama baziranim na serverima, korisnici su odgovorni za obezbjeđivanje, konfiguraciju i održavanje servera na kojima se pokreću njihove aplikacije. Ovo uključuje zadatke kao što su balansiranje opterećenja, skaliranje, zakrpe i nadzor. Nasuprot tome, arhitektura bez servera apstrahuje ove odgovornosti od korisnika.
Platforme bez servera, kao što su Google Cloud Functions ili AWS Lambda, omogućavaju programerima da pišu i implementiraju kod bez brige o osnovnoj infrastrukturi. Dobavljač oblaka automatski obezbjeđuje potrebne resurse, povećava ih ili smanjuje na osnovu potražnje i rješava zadatke održavanja. Ovo omogućava programerima da se fokusiraju na pisanje koda i razvoj funkcija, a ne na upravljanje serverima.
Predviđanja bez servera s Google Cloud AI
U kontekstu Google Cloud Machine Learning, predviđanja bez servera odnose se na korištenje Google Cloud AI usluga za implementaciju i posluživanje modela strojnog učenja bez potrebe za upravljanjem osnovnom infrastrukturom. Google Cloud nudi nekoliko usluga koje olakšavaju predviđanja bez servera, uključujući AI Platform Prediction i AutoML.
1. Predviđanje AI platforme:
- Model Deployment: Korisnici mogu primijeniti obučene modele strojnog učenja za predviđanje AI platforme. Usluga se bavi obezbjeđivanjem resursa, skaliranjem i balansiranjem opterećenja.
- Automatsko skaliranje: AI Platform Prediction automatski skalira broj čvorova na osnovu dolaznih zahtjeva za predviđanje. Ovo osigurava da usluga može podnijeti veliki promet bez ručne intervencije.
- Verzija: Korisnici mogu upravljati više verzija svojih modela, omogućavajući lako ažuriranje i vraćanje unatrag ako je potrebno.
2. AutoML:
- Obuka i implementacija modela: AutoML pruža end-to-end rješenje za obuku i implementaciju modela strojnog učenja. Korisnici mogu učitati svoje podatke, obučiti modele koristeći AutoML-ove mogućnosti automatiziranog strojnog učenja i primijeniti modele da služe predviđanjima.
- Nema upravljanja infrastrukturom: AutoML apstrahuje čitav proces upravljanja infrastrukturom, omogućavajući korisnicima da se fokusiraju na svoje podatke i modele.
Zašto "bez servera"?
Termin "bez servera" se koristi zato što korisnik ne mora da upravlja ili čak bude svestan servera u osnovi. Ova apstrakcija pruža nekoliko prednosti:
- skalabilnost: Platforme bez servera se automatski prilagođavaju različitim nivoima potražnje. Na primjer, ako dođe do iznenadnog skoka u zahtjevima za predviđanje, platforma može brzo dodijeliti više resursa za upravljanje opterećenjem.
- Efikasnost troškova: Korisnici se naplaćuju na osnovu stvarne upotrebe, a ne unapred obezbeđenog kapaciteta. To znači da korisnici plaćaju samo za računske resurse potrošene tokom zahtjeva za predviđanje, što može dovesti do značajnih ušteda troškova.
- Smanjeni operativni troškovi: Apstrahujući upravljanje infrastrukturom, platforme bez servera smanjuju operativne troškove za programere i naučnike za podatke. To im omogućava da se fokusiraju na razvoj i poboljšanje svojih modela, a ne na upravljanje serverima.
Primjer predviđanja bez servera
Razmislite o scenariju u kojem je kompanija obučila model strojnog učenja za predviđanje odljeva kupaca. Model je obučen koristeći TensorFlow i raspoređen na AI Platform Prediction. Evo kako predviđanje bez servera funkcionira u ovom kontekstu:
1. Model obuke: Tim za nauku o podacima obučava model TensorFlow koristeći istorijske podatke o korisnicima. Model se zatim izvozi u format koji se može primijeniti na AI Platform Prediction.
2. Postavljanje modela: Obučeni model se postavlja na AI Platform Prediction. Usluga automatski obezbjeđuje potrebne resurse za opsluživanje modela.
3. Zahtjevi za predviđanje: Kada se napravi zahtjev za predviđanje (npr. novi kupac se prijavi, a kompanija želi predvidjeti vjerovatnoću odljeva), zahtjev se šalje krajnjoj tački raspoređenog modela.
4. Automatsko skaliranje: Ako se broj zahtjeva za predviđanje poveća (npr. tokom marketinške kampanje), AI Platform Prediction automatski skalira resurse kako bi izdržao povećano opterećenje.
5. Naplata: Kompaniji se naplaćuje na osnovu broja zahtjeva za predviđanje i računskih resursa utrošenih tokom tih zahtjeva.
TensorBoard integracija
TensorBoard je alat za vizualizaciju za TensorFlow koji omogućava korisnicima da vizualiziraju različite aspekte svojih modela strojnog učenja, kao što su metrika obuke, grafovi modela i još mnogo toga. Iako sam TensorBoard nije direktno uključen u posluživanje predviđanja, on igra važnu ulogu u životnom ciklusu razvoja modela.
- Model Training Visualization: Tokom faze obuke, TensorBoard pruža uvid u performanse modela, pomažući naučnicima podataka da fino podese svoje modele.
- Praćenje eksperimenta: TensorBoard se može koristiti za praćenje različitih eksperimenata i upoređivanje njihovih rezultata. Ovo je korisno za odabir najboljeg modela za implementaciju za posluživanje predviđanja.
- otklanjanje grešaka: TensorBoard pomaže u otklanjanju grešaka u vezi sa obukom modela pružajući detaljne vizualizacije procesa obuke.
Prednosti predviđanja bez servera
1. Elastičnost: Platforme bez servera mogu podnijeti iznenadne skokove u prometu bez ručne intervencije. Ovo je posebno korisno za aplikacije s nepredvidivim radnim opterećenjem.
2. Pojednostavljeno upravljanje: Programeri ne moraju da brinu o zadacima upravljanja serverom kao što su zakrpe, skaliranje i nadgledanje.
3. Fokusirajte se na ključne kompetencije: Prebacivanjem upravljanja infrastrukturom na dobavljača oblaka, programeri i naučnici podataka mogu se fokusirati na razvoj i poboljšanje svojih modela.
4. Uštede troškova: Platforme bez servera obično nude model cijena po principu "pay-as-you-go", što može dovesti do uštede troškova u poređenju sa tradicionalnim serverskim arhitekturama.
Izazovi i razmatranja
Dok predviđanja bez servera nude mnoge prednosti, postoje i neki izazovi i razmatranja koje treba imati na umu:
1. Latencija hladnog starta: Platforme bez servera mogu doživjeti kašnjenje tokom hladnih pokretanja, što se događa kada se funkcija pozove nakon što je neko vrijeme mirovala. Ovo može uticati na vrijeme odgovora za zahtjeve za predviđanje.
2. Zaključavanje dobavljača: Oslanjanje na platformu bez servera određenog provajdera u oblaku može dovesti do zaključavanja dobavljača, što otežava migraciju na drugog provajdera u budućnosti.
3. Ograničenja resursa: Platforme bez servera često imaju ograničenja na resurse koji se mogu dodijeliti jednoj funkciji ili modelu. Ovo može zahtijevati pažljivu optimizaciju modela i logike predviđanja.
4. bezbjednost: Dok dobavljači u oblaku sprovode robusne sigurnosne mjere, bitno je osigurati da su implementirani modeli i podaci sigurni. Ovo uključuje upravljanje kontrolama pristupa, šifriranjem i praćenjem potencijalnih sigurnosnih prijetnji.
Izraz "predviđanje bez servera u skali" u kontekstu TensorBoarda i Google Cloud Machine Learning odnosi se na implementaciju i posluživanje modela mašinskog učenja pomoću usluga u oblaku koji apstrahuju potrebu korisnika da upravljaju osnovnom infrastrukturom. Ovaj pristup pruža nekoliko prednosti, uključujući skalabilnost, isplativost i smanjene operativne troškove. Koristeći platforme bez servera kao što su AI Platform Prediction i AutoML, programeri i naučnici podataka mogu se fokusirati na razvoj i poboljšanje svojih modela bez brige o zadacima upravljanja serverom. Međutim, bitno je razmotriti potencijalne izazove kao što su kašnjenje hladnog pokretanja, zaključavanje dobavljača i ograničenja resursa kada se usvajaju predviđanja bez servera.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kako koristiti Fashion-MNIST skup podataka u Google Cloud Machine Learning/AI platformi?
- Koje vrste algoritama za mašinsko učenje postoje i kako ih izabrati?
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Može li se logika NLG modela koristiti u druge svrhe osim NLG, kao što je predviđanje trgovanja?
- Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
- Kako mašinsko učenje pomaže kupcima u kupovini usluga i proizvoda?
- Zašto je mašinsko učenje važno?
- Koje su različite vrste mašinskog učenja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning