La procezo de uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine implikas plurajn paŝojn, kiuj ebligas al uzantoj deploji kaj utiligi maŝinlernajn modelojn por fari prognozojn laŭskale. Ĉi tiu servo, kiu estas parto de la Google Cloud AI-platformo, ofertas senservilan solvon por prizorgi antaŭdirojn pri trejnitaj modeloj, permesante al uzantoj koncentriĝi pri la disvolviĝo kaj deplojo de siaj modeloj prefere ol pri administrado de infrastrukturo.
1. Modelevoluo kaj Trejnado:
La unua paŝo en uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine estas evoluigi kaj trejni maŝinlernmodelon. Tio tipe implikas taskojn kiel ekzemple datumprelaborado, trajtinĝenieristiko, modelelekto, kaj modeltrejnado. Google Cloud provizas diversajn ilojn kaj servojn, kiel Google Cloud Dataflow kaj Google Cloud Dataprep, por helpi en ĉi tiuj taskoj.
2. Modela Eksporto kaj Pakado:
Post kiam la maŝinlernadmodelo estas trejnita kaj preta por deplojo, ĝi devas esti eksportita kaj pakita en formato kiu povas esti uzata de la prognoza servo. Google Cloud Machine Learning Engine subtenas diversajn maŝinlernajn kadrojn, kiel TensorFlow kaj scikit-learn, permesante al uzantoj eksporti siajn modelojn en formato kongrua kun ĉi tiuj kadroj.
3. Modela Deplojo:
La sekva paŝo estas deploji la trejnitan modelon sur Google Cloud Machine Learning Engine. Ĉi tio implikas krei modelrimedon sur la platformo, specifi la modelspecon (ekz., TensorFlow, scikit-learn), kaj alŝuti la eksportitan modeldosieron. Google Cloud Machine Learning Engine disponigas komandlinian interfacon (CLI) kaj RESTful API por administri modeldeplojojn.
4. Versiado kaj Skalado:
Google Cloud Machine Learning Engine permesas al uzantoj krei plurajn versiojn de deplojita modelo. Tio estas utila por ripeta evoluo kaj testado de novaj modelversioj sen interrompi la servadon de prognozoj. Ĉiu modelversio povas esti skalita sendepende surbaze de la antaŭvidita laborkvanto, certigante efikan resursuzon.
5. Antaŭdiraj Petoj:
Por fari prognozojn uzante la deplojitan modelon, uzantoj devas sendi prognozajn petojn al la prognoza servo. Antaŭdiraj petoj povas esti faritaj per la RESTful API provizita de Google Cloud Machine Learning Engine aŭ per la gcloud komandlinia ilo. La enigdatenoj por prognozopetoj devus esti en formato kongrua kun la enigpostuloj de la modelo.
6. Monitorado kaj Registrado:
Google Cloud Machine Learning Engine provizas monitorajn kaj registrajn kapablojn por spuri la agadon kaj uzadon de deplojitaj modeloj. Uzantoj povas monitori mezurojn kiel antaŭdira latenteco kaj utiligo de rimedoj per la Google Cloud Console aŭ uzante la Cloud Monitoring API. Aldone, protokoloj povas esti generitaj por prognozaj petoj, permesante al uzantoj solvi problemojn kaj analizi prognozajn rezultojn.
7. Kosto-Optimumigo:
Google Cloud Machine Learning Engine ofertas diversajn funkciojn por optimumigi la koston de funkciado de prognozoj laŭskale. Uzantoj povas utiligi aŭtoskalon por aŭtomate ĝustigi la nombron da prognozaj nodoj surbaze de la envenanta laborkvanto. Ili ankaŭ povas utiligi grupan antaŭdiron, kio permesas al ili prilabori grandajn kvantojn da datumoj paralele, reduktante la totalan koston de prognozo.
Uzi la antaŭdiran servon de Google Cloud Machine Learning Engine implikas paŝojn kiel ekzemple modelevoluo kaj trejnado, modeleksporto kaj pakado, modeldeplojo, versionado kaj skalado, prognozaj petoj, monitorado kaj registrado, kaj kostooptimumigo. Sekvante ĉi tiujn paŝojn, uzantoj povas efike uzi la senservilan antaŭdiran servon provizitan de Google Cloud por disfaldi kaj funkciigi maŝinlernajn modelojn laŭskale.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning