Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) er et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud Platform (GCP) til træning af maskinlæringsmodeller på en distribueret og parallel måde. Den tilbyder dog ikke automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration, og den håndterer heller ikke ressourcenedlukning efter træningen af modellen er færdig. I dette svar vil vi overveje detaljerne i CMLE, dets muligheder og behovet for manuel ressourcestyring.
CMLE er designet til at forenkle processen med at træne og implementere maskinlæringsmodeller i stor skala. Det giver et administreret miljø, der giver brugerne mulighed for at fokusere på modeludvikling frem for infrastrukturstyring. CMLE udnytter kraften i GCP's infrastruktur til at fordele træningsbelastningen på tværs af flere maskiner, hvilket muliggør hurtigere træningstider og håndtering af store datasæt.
Når du bruger CMLE, har brugerne fleksibiliteten til at vælge typen og antallet af ressourcer, der kræves til deres træningsjob. De kan vælge maskintype, antal arbejdere og andre parametre baseret på deres specifikke krav. CMLE anskaffer og konfigurerer dog ikke automatisk disse ressourcer. Det er brugerens ansvar at stille de nødvendige ressourcer til rådighed, før træningsjobbet påbegyndes.
For at erhverve ressourcerne kan brugere bruge GCP-tjenester såsom Compute Engine eller Kubernetes Engine. Disse tjenester giver en skalerbar og fleksibel infrastruktur til at imødekomme træningsarbejdsbyrden. Brugere kan oprette virtuelle maskine-instanser eller containere, konfigurere dem med de nødvendige softwareafhængigheder og derefter bruge dem som arbejdere i CMLE.
Når træningsjobbet er afsluttet, lukker CMLE ikke automatisk ned for de ressourcer, der bruges til træning. Dette skyldes, at den trænede model muligvis skal implementeres og betjenes til slutningsformål. Det er op til brugeren at beslutte, hvornår og hvordan ressourcerne skal afsluttes for at undgå unødvendige omkostninger.
For at opsummere tilbyder CMLE en kraftfuld platform til parallel maskinlæringsmodeltræning. Det kræver dog manuel anskaffelse og konfiguration af ressourcer og håndterer ikke ressourcenedlukning efter træningen er færdig. Brugere skal levere de nødvendige ressourcer ved hjælp af GCP-tjenester som Compute Engine eller Kubernetes Engine og administrere deres livscyklus baseret på deres specifikke krav.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Når en kerne er splittet med data, og originalen er privat, kan den gaflede så være offentlig, og hvis det er tilfældet, er det ikke et brud på privatlivets fred?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Forhindrer ivrig tilstand TensorFlows distribuerede computerfunktionalitet?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
- Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
- Kan Tensorflow bruges til træning og inferens af dybe neurale netværk (DNN'er)?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning