როდესაც საქმე ეხება ექსპორტირებული მოდელის მომსახურებას წარმოებაში ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის და სერვერის მასშტაბური პროგნოზების კონტექსტში, არსებობს რამდენიმე ძირითადი ვარიანტი. ეს ვარიანტები გვთავაზობს განსხვავებულ მიდგომებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების დანერგვისა და მომსახურებისთვის, თითოეულს აქვს საკუთარი უპირატესობები და მოსაზრებები.
1. ღრუბლის ფუნქციები:
Cloud Functions არის სერვერის გარეშე გამოთვლითი პლატფორმა, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაუშვათ თქვენი კოდი მოვლენების საპასუხოდ. ის უზრუნველყოფს მოქნილ და მასშტაბურ გზას მანქანათმცოდნეობის მოდელების მოსამსახურებლად. თქვენ შეგიძლიათ განათავსოთ თქვენი ექსპორტირებული მოდელი ღრუბლოვანი ფუნქციის სახით და გამოიძახოთ იგი HTTP მოთხოვნების გამოყენებით. ეს საშუალებას გაძლევთ მარტივად დააკავშიროთ თქვენი მოდელი სხვა სერვისებთან და აპლიკაციებთან.
მაგალითი:
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 არის სრულად მართული სერვერის გარეშე პლატფორმა, რომელიც ავტომატურად ადიდებს თქვენს კონტეინერებს. შეგიძლიათ თქვენი ექსპორტირებული მოდელის კონტეინერიზაცია და Cloud Run-ზე დანერგვა. ეს უზრუნველყოფს თანმიმდევრულ და მასშტაბურ გარემოს თქვენი მოდელისთვის. Cloud Run ასევე მხარს უჭერს HTTP მოთხოვნებს, რაც აადვილებს სხვა სერვისებთან ინტეგრაციას.
მაგალითი:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI პლატფორმის პროგნოზი:
AI პლატფორმის პროგნოზირება არის Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული მართული სერვისი მანქანური სწავლების მოდელებისთვის. თქვენ შეგიძლიათ განათავსოთ თქვენი ექსპორტირებული მოდელი AI პლატფორმის პროგნოზზე, რომელიც ზრუნავს თქვენთვის ინფრასტრუქტურაზე და მასშტაბირებაზე. იგი მხარს უჭერს სხვადასხვა მანქანათმცოდნეობის ჩარჩოებს და უზრუნველყოფს ფუნქციებს, როგორიცაა ავტოსკალირება და ონლაინ პროგნოზირება.
მაგალითი:
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. კუბერნეტები:
Kubernetes არის ღია კოდის კონტეინერების ორკესტრირების პლატფორმა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ მართოთ და გააფართოვოთ თქვენი კონტეინერირებული აპლიკაციები. თქვენ შეგიძლიათ განათავსოთ თქვენი ექსპორტირებული მოდელი Kubernetes სერვისის სახით, რომელიც უზრუნველყოფს მაღალ კონფიგურირებად და მასშტაბირებად განლაგების ვარიანტს. Kubernetes ასევე გთავაზობთ ფუნქციებს, როგორიცაა დატვირთვის დაბალანსება და ავტომატური მასშტაბირება.
მაგალითი:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
ექსპორტირებული მოდელის წარმოებაში მომსახურების ეს ძირითადი ვარიანტები უზრუნველყოფს მოქნილობას, მასშტაბურობას და სხვა სერვისებთან ინტეგრაციის მარტივს. სწორი ვარიანტის არჩევა დამოკიდებულია ისეთ ფაქტორებზე, როგორიცაა თქვენი განაცხადის სპეციფიკური მოთხოვნები, მოსალოდნელი დატვირთვა და თქვენი გაცნობა განლაგების პლატფორმებთან.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში