Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენების პროცესი მოიცავს რამდენიმე საფეხურს, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს განათავსონ და გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მასშტაბური პროგნოზების გასაკეთებლად. ეს სერვისი, რომელიც არის Google Cloud AI პლატფორმის ნაწილი, გთავაზობთ უსერვერულ გადაწყვეტას გაწვრთნილ მოდელებზე პროგნოზების გასაშვებად, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ თავიანთი მოდელების განვითარებასა და დანერგვაზე, ვიდრე ინფრასტრუქტურის მართვაზე.
1. მოდელის შემუშავება და ტრენინგი:
Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენების პირველი ნაბიჯი არის მანქანური სწავლების მოდელის შემუშავება და მომზადება. ეს ჩვეულებრივ მოიცავს ამოცანებს, როგორიცაა მონაცემთა წინასწარი დამუშავება, ფუნქციების ინჟინერია, მოდელის შერჩევა და მოდელის მომზადება. Google Cloud გთავაზობთ სხვადასხვა ინსტრუმენტებსა და სერვისებს, როგორიცაა Google Cloud Dataflow და Google Cloud Dataprep, რათა დაეხმაროს ამ ამოცანებს.
2. მოდელის ექსპორტი და შეფუთვა:
მას შემდეგ, რაც მანქანათმცოდნეობის მოდელი მომზადებული იქნება და მზად იქნება გამოსაყენებლად, საჭიროა მისი ექსპორტი და შეფუთვა ფორმატში, რომელიც შეიძლება გამოიყენოს პროგნოზირების სერვისმა. Google Cloud Machine Learning Engine მხარს უჭერს მანქანური სწავლების სხვადასხვა ჩარჩოებს, როგორიცაა TensorFlow და scikit-learn, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიტანონ თავიანთი მოდელები ამ ჩარჩოებთან თავსებად ფორმატში.
3. მოდელის განლაგება:
შემდეგი ნაბიჯი არის გაწვრთნილი მოდელის განთავსება Google Cloud Machine Learning Engine-ზე. ეს გულისხმობს მოდელის რესურსის შექმნას პლატფორმაზე, მოდელის ტიპის დაზუსტებას (მაგ., TensorFlow, scikit-learn) და ექსპორტირებული მოდელის ფაილის ატვირთვას. Google Cloud Machine Learning Engine უზრუნველყოფს ბრძანების ხაზის ინტერფეისს (CLI) და RESTful API-ს მოდელის განლაგების სამართავად.
4. ვერსია და მასშტაბირება:
Google Cloud Machine Learning Engine მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან განლაგებული მოდელის მრავალი ვერსია. ეს სასარგებლოა ახალი მოდელის ვერსიების განმეორებითი განვითარებისა და ტესტირებისთვის პროგნოზების სერვისის შეწყვეტის გარეშე. თითოეული მოდელის ვერსიის მასშტაბირება შესაძლებელია დამოუკიდებლად, სავარაუდო დატვირთვის საფუძველზე, რაც უზრუნველყოფს რესურსების ეფექტურ გამოყენებას.
5. პროგნოზირების მოთხოვნები:
განლაგებული მოდელის გამოყენებით პროგნოზების გასაკეთებლად, მომხმარებლებმა უნდა გაუგზავნონ პროგნოზის მოთხოვნები პროგნოზირების სერვისს. პროგნოზირების მოთხოვნები შეიძლება განხორციელდეს Google Cloud Machine Learning Engine-ის მიერ მოწოდებული RESTful API ან gcloud ბრძანების ხაზის ხელსაწყოს გამოყენებით. პროგნოზის მოთხოვნების შეყვანის მონაცემები უნდა იყოს მოდელის შეყვანის მოთხოვნებთან თავსებად ფორმატში.
6. მონიტორინგი და შესვლა:
Google Cloud Machine Learning Engine უზრუნველყოფს მონიტორინგისა და ჟურნალის შესაძლებლობებს, რათა თვალყური ადევნოთ განლაგებული მოდელების მუშაობას და გამოყენებას. მომხმარებლებს შეუძლიათ აკონტროლონ ისეთი მეტრიკა, როგორიცაა პროგნოზის შეყოვნება და რესურსების გამოყენება Google Cloud Console-ის მეშვეობით ან Cloud Monitoring API-ის გამოყენებით. გარდა ამისა, ჟურნალები შეიძლება შეიქმნას პროგნოზის მოთხოვნებისთვის, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გადაჭრას პრობლემები და გააანალიზონ პროგნოზის შედეგები.
7. ხარჯების ოპტიმიზაცია:
Google Cloud Machine Learning Engine გთავაზობთ სხვადასხვა ფუნქციებს მასშტაბური პროგნოზების გაშვების ღირებულების ოპტიმიზაციისთვის. მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ ავტომატური მასშტაბირება, რათა ავტომატურად შეცვალონ პროგნოზირების კვანძების რაოდენობა შემომავალი დატვირთვის საფუძველზე. მათ ასევე შეუძლიათ ისარგებლონ სერიული პროგნოზით, რაც მათ საშუალებას აძლევს პარალელურად დაამუშავონ დიდი რაოდენობით მონაცემები, რაც ამცირებს პროგნოზირების საერთო ღირებულებას.
Google Cloud Machine Learning Engine-ის პროგნოზირების სერვისის გამოყენება მოიცავს ისეთ ნაბიჯებს, როგორიცაა მოდელის შემუშავება და სწავლება, მოდელის ექსპორტი და შეფუთვა, მოდელის დანერგვა, ვერსიების და მასშტაბირება, პროგნოზირების მოთხოვნები, მონიტორინგი და აღრიცხვა და ხარჯების ოპტიმიზაცია. ამ ნაბიჯების დაცვით, მომხმარებლებს შეუძლიათ ეფექტურად გამოიყენონ Google Cloud-ის მიერ მოწოდებული სერვერის პროგნოზირების სერვისი მანქანური სწავლების მოდელების მასშტაბური განსათავსებლად და გასაშვებად.
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