Kiam temas pri servado de eksportita modelo en produktado en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning kaj Serverless antaŭdiroj je skalo, ekzistas pluraj ĉefaj elektoj disponeblaj. Ĉi tiuj opcioj provizas malsamajn alirojn por disfaldi kaj servi maŝinlernajn modelojn, ĉiu kun siaj propraj avantaĝoj kaj konsideroj.
1. Nubaj Funkcioj:
Cloud Functions estas senservila komputila platformo ofertita de Google Cloud, kiu ebligas al vi ruli vian kodon responde al eventoj. Ĝi provizas flekseblan kaj skaleblan manieron servi maŝinlernajn modelojn. Vi povas deploji vian eksportitan modelon kiel Nuba Funkcio kaj alvoki ĝin per HTTP-petoj. Ĉi tio ebligas al vi facile integri vian modelon kun aliaj servoj kaj aplikoj.
ekzemple:
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. Nuba Kuro:
Cloud Run estas plene administrita senservila platformo, kiu aŭtomate skalas viajn ujojn. Vi povas kontenigi vian eksportitan modelon kaj disfaldi ĝin sur Cloud Run. Ĉi tio provizas konsekvencan kaj skaleblan medion por servi vian modelon. Cloud Run ankaŭ subtenas HTTP-petojn, faciligante integriĝon kun aliaj servoj.
ekzemple:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Antaŭdiro de AI Platformo:
AI Platform Prediction estas administrita servo provizita de Google Cloud por servi maŝinlernajn modelojn. Vi povas disfaldi vian eksportitan modelon sur AI Platform Prediction, kiu zorgas pri la infrastrukturo kaj skalo por vi. Ĝi subtenas diversajn maŝinlernajn kadrojn kaj provizas funkciojn kiel aŭtoskalado kaj interreta prognozo.
ekzemple:
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 estas malfermfonta uja orkestra platformo, kiu ebligas al vi administri kaj skali viajn kontenerajn aplikaĵojn. Vi povas disfaldi vian eksportitan modelon kiel Kubernetes-servon, kiu disponigas tre agordeblan kaj skaleblan disfaŭdan opcion. Kubernetes ankaŭ ofertas funkciojn kiel ŝarĝoekvilibro kaj aŭtomata skalo.
ekzemple:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ĉi tiuj ĉefaj elektoj por servi eksportitan modelon en produktado provizas flekseblecon, skaleblon kaj facilecon de integriĝo kun aliaj servoj. Elekti la ĝustan opcion dependas de faktoroj kiel la specifaj postuloj de via aplikaĵo, la atendata laborkvanto kaj via konato kun la deplojplatformoj.
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