Proces korištenja usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine-a uključuje nekoliko koraka koji omogućavaju korisnicima da implementiraju i iskoriste modele strojnog učenja za izradu predviđanja u velikom obimu. Ova usluga, koja je dio Google Cloud AI platforme, nudi rješenje bez servera za pokretanje predviđanja na obučenim modelima, omogućavajući korisnicima da se fokusiraju na razvoj i implementaciju svojih modela umjesto na upravljanje infrastrukturom.
1. Razvoj modela i obuka:
Prvi korak u korištenju usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine-a je razvoj i obuka modela strojnog učenja. Ovo obično uključuje zadatke kao što su prethodna obrada podataka, inženjering karakteristika, odabir modela i obuka modela. Google Cloud pruža različite alate i usluge, kao što su Google Cloud Dataflow i Google Cloud Dataprep, za pomoć u ovim zadacima.
2. Izvoz modela i pakovanje:
Kada je model mašinskog učenja obučen i spreman za primenu, potrebno ga je izvesti i upakovati u format koji može da koristi usluga predviđanja. Google Cloud Machine Learning Engine podržava različite okvire za strojno učenje, kao što su TensorFlow i scikit-learn, omogućavajući korisnicima da izvezu svoje modele u formatu kompatibilnom s ovim okvirima.
3. Model implementacije:
Sljedeći korak je implementacija obučenog modela na Google Cloud Machine Learning Engine. Ovo uključuje kreiranje resursa modela na platformi, specificiranje tipa modela (npr. TensorFlow, scikit-learn) i postavljanje izvezene datoteke modela. Google Cloud Machine Learning Engine pruža interfejs komandne linije (CLI) i RESTful API za upravljanje implementacijom modela.
4. Verzija i skaliranje:
Google Cloud Machine Learning Engine omogućava korisnicima da kreiraju više verzija primijenjenog modela. Ovo je korisno za iterativni razvoj i testiranje novih verzija modela bez prekidanja serviranja predviđanja. Svaka verzija modela može se nezavisno skalirati na osnovu predviđenog radnog opterećenja, osiguravajući efikasno korištenje resursa.
5. Zahtjevi za predviđanje:
Da bi napravili predviđanja koristeći raspoređeni model, korisnici trebaju poslati zahtjeve za predviđanje usluzi predviđanja. Zahtjevi za predviđanje mogu se napraviti pomoću RESTful API-ja koji pruža Google Cloud Machine Learning Engine ili korištenjem gcloud alata komandne linije. Ulazni podaci za zahtjeve za predviđanje trebaju biti u formatu kompatibilnom sa ulaznim zahtjevima modela.
6. Nadgledanje i evidentiranje:
Google Cloud Machine Learning Engine pruža mogućnosti praćenja i evidentiranja za praćenje performansi i upotrebe raspoređenih modela. Korisnici mogu pratiti metrike kao što su kašnjenje predviđanja i korištenje resursa putem Google Cloud Console ili korištenjem Cloud Monitoring API-ja. Dodatno, zapisnici se mogu generirati za zahtjeve za predviđanje, omogućavajući korisnicima da riješe probleme i analiziraju rezultate predviđanja.
7. Optimizacija troškova:
Google Cloud Machine Learning Engine nudi različite funkcije za optimizaciju troškova pokretanja predviđanja u velikom obimu. Korisnici mogu iskoristiti automatsko skaliranje kako bi automatski prilagodili broj čvorova predviđanja na osnovu dolaznog radnog opterećenja. Oni također mogu iskoristiti prednosti paketnog predviđanja, što im omogućava da paralelno obrađuju velike količine podataka, smanjujući ukupne troškove predviđanja.
Korištenje usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine-a uključuje korake kao što su razvoj modela i obuka, izvoz i pakovanje modela, implementacija modela, verzioniranje i skaliranje, zahtjevi za predviđanje, praćenje i evidentiranje i optimizacija troškova. Prateći ove korake, korisnici mogu efikasno koristiti uslugu predviđanja bez servera koju pruža Google Cloud za implementaciju i pokretanje modela mašinskog učenja u velikom obimu.
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