ვერსიის შესაქმნელად CMLE (Cloud Machine Learning Engine) გამოყენებისას აუცილებელია ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება. ეს მოთხოვნა მნიშვნელოვანია რამდენიმე მიზეზის გამო, რაც დეტალურად იქნება ახსნილი ამ პასუხში.
პირველ რიგში, მოდით გავიგოთ, რას ნიშნავს "ექსპორტირებული მოდელი". CMLE-ის კონტექსტში, ექსპორტირებული მოდელი ეხება გაწვრთნილ მანქანათმცოდნეობის მოდელს, რომელიც შენახულია ან ექსპორტირებულია ფორმატში, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზირებისთვის. ამ ექსპორტირებული მოდელის შენახვა შესაძლებელია სხვადასხვა ფორმატში, როგორიცაა TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite ან თუნდაც მორგებული ფორმატი.
ახლა, რატომ არის საჭირო ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება CMLE-ში ვერსიის შექმნისას? მიზეზი მდგომარეობს CMLE-ის სამუშაო პროცესსა და მოდელის მომსახურებისთვის საჭირო რესურსების უზრუნველყოფის აუცილებლობაში. ვერსიის შექმნისას, CMLE-მ უნდა იცოდეს, სად მდებარეობს ექსპორტირებული მოდელი, რათა შესაძლებელი იყოს მისი განთავსება და ხელმისაწვდომი იყოს პროგნოზირებისთვის.
ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითებით, CMLE-ს შეუძლია ეფექტურად მოიძიოს მოდელი და ჩაიტვირთოს იგი სერვისის ინფრასტრუქტურაში. ეს საშუალებას აძლევს მოდელს იყოს მზად კლიენტების პროგნოზირების მოთხოვნებისთვის. წყაროს დაზუსტების გარეშე, CMLE არ იცოდა სად ეპოვა მოდელი და ვერ შეძლებდა პროგნოზებს.
გარდა ამისა, ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება CMLE-ს საშუალებას აძლევს ეფექტურად გაუმკლავდეს ვერსიებს. მანქანათმცოდნეობაში ჩვეულებრივია მოდელებზე ვარჯიში და გამეორება, მათი გაუმჯობესება დროთა განმავლობაში. CMLE გაძლევთ საშუალებას შექმნათ მოდელის მრავალი ვერსია, თითოეული წარმოადგენს განსხვავებულ გამეორებას ან გაუმჯობესებას. ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითებით, CMLE-ს შეუძლია თვალყური ადევნოს ამ ვერსიებს და დარწმუნდეს, რომ სწორი მოდელი იქნება მოწოდებული თითოეული პროგნოზის მოთხოვნისთვის.
ამის საილუსტრაციოდ, განიხილეთ სცენარი, როდესაც მანქანათმცოდნეობის ინჟინერი ავარჯიშებს მოდელს TensorFlow-ის გამოყენებით და ახორციელებს მას SavedModel-ად ექსპორტს. შემდეგ ინჟინერი იყენებს CMLE-ს მოდელის ვერსიის შესაქმნელად, წყაროს მითითებით, როგორც ექსპორტირებული SavedModel ფაილი. CMLE ავრცელებს მოდელს და მისაწვდომს ხდის წინასწარმეტყველებისთვის. ახლა, თუ მოგვიანებით ინჟინერი მოამზადებს მოდელის გაუმჯობესებულ ვერსიას და ექსპორტს მოაქვს ახალ SavedModel-ად, მათ შეუძლიათ შექმნან სხვა ვერსია CMLE-ში და მიუთითონ ახალი ექსპორტირებული მოდელი, როგორც წყარო. ეს საშუალებას აძლევს CMLE-ს მართოს ორივე ვერსია ცალ-ცალკე და მოემსახუროს შესაბამის მოდელს წინასწარმეტყველების მოთხოვნებში მითითებულ ვერსიაზე დაყრდნობით.
ვერსიის შესაქმნელად CMLE-ის გამოყენებისას, ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება აუცილებელია მოდელის მომსახურებისთვის საჭირო რესურსების უზრუნველსაყოფად, მოდელის ეფექტური მოძიებისა და ჩატვირთვის და მოდელების ვერსიების მხარდაჭერისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები ავტომატური სწავლის განვითარება:
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- ხელს უშლის თუ არა მონდომების რეჟიმი TensorFlow-ის განაწილებულ გამოთვლით ფუნქციას?
- შეიძლება თუ არა Google-ის ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებების გამოყენება კომპიუტერის საცავიდან გამოყოფისთვის ML მოდელის უფრო ეფექტური ტრენინგისთვის დიდი მონაცემებით?
- გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
- შესაძლებელია თუ არა მანქანური სწავლების მოდელების სწავლება თვითნებურად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, შეფერხებების გარეშე?
- შეუძლია თუ არა CMLE-ს წაიკითხოს Google Cloud-ის საცავის მონაცემები და გამოიყენოს განსაზღვრული გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის?
- შეიძლება თუ არა Tensorflow-ის გამოყენება ღრმა ნერვული ქსელების (DNN) ტრენინგისა და დასკვნებისთვის?
- რა არის გრადიენტის გაძლიერების ალგორითმი?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი მანქანურ სწავლაში წინსვლაში