Wat is die stappe betrokke by die gebruik van Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens?
Die proses om Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens te gebruik, behels verskeie stappe wat gebruikers in staat stel om masjienleermodelle te ontplooi en te gebruik om voorspellings op skaal te maak. Hierdie diens, wat deel is van die Google Cloud AI-platform, bied 'n bedienerlose oplossing vir die uitvoer van voorspellings op opgeleide modelle, wat gebruikers in staat stel om op die ontwikkeling en ontplooiing van hul modelle te fokus eerder as om infrastruktuur te bestuur.
1. Modelontwikkeling en opleiding:
Die eerste stap in die gebruik van Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens is om 'n masjienleermodel te ontwikkel en op te lei. Dit behels tipies take soos datavoorverwerking, kenmerkingenieurswese, modelkeuse en modelopleiding. Google Cloud verskaf verskeie nutsgoed en dienste, soos Google Cloud Dataflow en Google Cloud Dataprep, om met hierdie take te help.
2. Modeluitvoer en -verpakking:
Sodra die masjienleermodel opgelei en gereed is vir ontplooiing, moet dit uitgevoer en verpak word in 'n formaat wat deur die voorspellingsdiens gebruik kan word. Google Cloud Machine Learning Engine ondersteun verskeie masjienleerraamwerke, soos TensorFlow en scikit-learn, wat gebruikers toelaat om hul modelle uit te voer in 'n formaat wat versoenbaar is met hierdie raamwerke.
3. Modelontplooiing:
Die volgende stap is om die opgeleide model op Google Cloud Machine Learning Engine te ontplooi. Dit behels die skep van 'n modelhulpbron op die platform, die spesifiseer van die modeltipe (bv. TensorFlow, scikit-learn), en die oplaai van die uitgevoerde modellêer. Google Cloud Machine Learning Engine bied 'n opdraglyn-koppelvlak (CLI) en 'n RESTful API vir die bestuur van model-ontplooiings.
4. Weergawe en skaal:
Google Cloud Machine Learning Engine stel gebruikers in staat om verskeie weergawes van 'n ontplooide model te skep. Dit is nuttig vir iteratiewe ontwikkeling en toetsing van nuwe modelweergawes sonder om die bediening van voorspellings te onderbreek. Elke modelweergawe kan onafhanklik geskaal word op grond van die voorspelde werklading, wat doeltreffende hulpbronbenutting verseker.
5. Voorspellingsversoeke:
Om voorspellings te maak deur die ontplooide model te gebruik, moet gebruikers voorspellingsversoeke na die voorspellingsdiens stuur. Voorspellingsversoeke kan gemaak word met die RESTful API wat deur Google Cloud Machine Learning Engine verskaf word of deur die gcloud-opdragreëlnutsding te gebruik. Die invoerdata vir voorspellingsversoeke moet in 'n formaat wees wat versoenbaar is met die model se insetvereistes.
6. Monitering en logboek:
Google Cloud Machine Learning Engine bied moniterings- en aantekenvermoëns om die werkverrigting en gebruik van ontplooide modelle na te spoor. Gebruikers kan maatstawwe soos voorspellingsvertraging en hulpbronbenutting monitor deur die Google Wolkkonsole of deur die Wolkmonitering-API te gebruik. Boonop kan logs vir voorspellingsversoeke gegenereer word, wat gebruikers in staat stel om probleme op te los en voorspellingsresultate te ontleed.
7. Koste-optimering:
Google Cloud Machine Learning Engine bied verskeie kenmerke om die koste van die uitvoer van voorspellings op skaal te optimaliseer. Gebruikers kan outomatiese skaal gebruik om die aantal voorspellingsnodes outomaties aan te pas op grond van die inkomende werklading. Hulle kan ook voordeel trek uit bondelvoorspelling, wat hulle in staat stel om groot hoeveelhede data parallel te verwerk, wat die algehele koste van voorspelling verminder.
Die gebruik van Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens behels stappe soos modelontwikkeling en opleiding, modeluitvoer en -verpakking, modelontplooiing, weergawe en skaal, voorspellingsversoeke, monitering en aanteken, en kosteoptimalisering. Deur hierdie stappe te volg, kan gebruikers die bedienerlose voorspellingsdiens wat deur Google Cloud verskaf word effektief gebruik om masjienleermodelle op skaal te ontplooi en uit te voer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning