Kada je riječ o opsluživanju izvezenog modela u proizvodnji u području umjetne inteligencije, posebno u kontekstu Google Cloud Machine Learning i predviđanja bez servera, postoji nekoliko dostupnih primarnih opcija. Ove opcije pružaju različite pristupe implementaciji i opsluživanju modela mašinskog učenja, od kojih svaka ima svoje prednosti i razmatranja.
1. Cloud funkcije:
Cloud Functions je računarska platforma bez servera koju nudi Google Cloud i koja vam omogućava da pokrenete svoj kod kao odgovor na događaje. Pruža fleksibilan i skalabilan način posluživanja modela mašinskog učenja. Možete implementirati svoj izvezeni model kao Cloud funkciju i pozvati ga pomoću HTTP zahtjeva. Ovo vam omogućava da lako integrišete svoj model sa drugim uslugama i aplikacijama.
Primjer:
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 je potpuno upravljana platforma bez servera koja automatski skalira vaše kontejnere. Možete spremiti svoj izvezeni model i primijeniti ga na Cloud Run. Ovo pruža konzistentno i skalabilno okruženje za opsluživanje vašeg modela. Cloud Run također podržava HTTP zahtjeve, što olakšava integraciju s drugim uslugama.
Primjer:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predviđanje AI platforme:
Predviđanje AI platforme je upravljana usluga koju pruža Google Cloud za posluživanje modela mašinskog učenja. Možete implementirati svoj izvezeni model na AI Platform Prediction, koji se brine za infrastrukturu i skaliranje umjesto vas. Podržava različite okvire za strojno učenje i pruža značajke kao što su automatsko skaliranje i online predviđanje.
Primjer:
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 je platforma za orkestraciju kontejnera otvorenog koda koja vam omogućava da upravljate i skalirate svoje kontejnerske aplikacije. Možete implementirati svoj izvezeni model kao Kubernetes uslugu, koja pruža vrlo prilagodljivu i skalabilnu opciju implementacije. Kubernetes takođe nudi funkcije kao što su balansiranje opterećenja i automatsko skaliranje.
Primjer:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ove primarne opcije za opsluživanje izvezenog modela u proizvodnji pružaju fleksibilnost, skalabilnost i lakoću integracije sa drugim uslugama. Odabir prave opcije ovisi o faktorima kao što su specifični zahtjevi vaše aplikacije, očekivano radno opterećenje i vaše poznavanje platformi za implementaciju.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning