As dit kom by die diens van 'n uitgevoerde model in produksie op die gebied van kunsmatige intelligensie, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer en bedienerlose voorspellings op skaal, is daar verskeie primêre opsies beskikbaar. Hierdie opsies bied verskillende benaderings om masjienleermodelle te ontplooi en te bedien, elk met hul eie voordele en oorwegings.
1. Wolkfunksies:
Cloud Functions is 'n bedienerlose rekenaarplatform wat deur Google Cloud aangebied word waarmee u u kode kan laat loop in reaksie op gebeurtenisse. Dit bied 'n buigsame en skaalbare manier om masjienleermodelle te bedien. U kan u uitgevoerde model as 'n wolkfunksie ontplooi en dit aanroep met behulp van HTTP-versoeke. Dit laat jou toe om jou model maklik met ander dienste en toepassings te integreer.
voorbeeld:
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. Wolkloop:
Cloud Run is 'n volledig bestuurde bedienerlose platform wat u houers outomaties skaal. U kan u uitgevoerde model in 'n houer plaas en dit op Cloud Run ontplooi. Dit bied 'n konsekwente en skaalbare omgewing om jou model te bedien. Cloud Run ondersteun ook HTTP-versoeke, wat dit maklik maak om met ander dienste te integreer.
voorbeeld:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. KI-platformvoorspelling:
AI Platform Prediction is 'n bestuurde diens wat deur Google Cloud verskaf word om masjienleermodelle te bedien. Jy kan jou uitgevoerde model op AI Platform Prediction ontplooi, wat sorg vir die infrastruktuur en skaal vir jou. Dit ondersteun verskeie masjienleerraamwerke en bied funksies soos outoskaling en aanlynvoorspelling.
voorbeeld:
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. Kubernetes:
Kubernetes is 'n oopbronhouer-orkestrasieplatform waarmee u u houertoepassings kan bestuur en skaal. U kan u uitgevoerde model as 'n Kubernetes-diens ontplooi, wat 'n hoogs aanpasbare en skaalbare ontplooiingsopsie bied. Kubernetes bied ook kenmerke soos lasbalansering en outomatiese skaal.
voorbeeld:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Hierdie primêre opsies om 'n uitgevoerde model in produksie te bedien, bied buigsaamheid, skaalbaarheid en gemak van integrasie met ander dienste. Die keuse van die regte opsie hang af van faktore soos die spesifieke vereistes van u toepassing, die verwagte werklading en u vertroudheid met die ontplooiingsplatforms.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning