Hvordan opretter man en version af modellen?

/ / Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Serverfri forudsigelser i målestok

Oprettelse af en version af en maskinlæringsmodel i Google Cloud Platform (GCP) er et kritisk trin i implementeringen af ​​modeller til serverløse forudsigelser i stor skala. En version i denne sammenhæng refererer til en specifik instans af en model, der kan bruges til forudsigelser. Denne proces er integreret i styring og vedligeholdelse af forskellige iterationer af en maskinlæringsmodel, hvilket giver udviklere mulighed for at forbedre og opdatere modeller, samtidig med at de sikrer stabilitet og konsistens i produktionsmiljøer.

Forståelse af Google Cloud AI Platform

Google Cloud AI Platform tilbyder en omfattende pakke af værktøjer til udvikling, træning og implementering af maskinlæringsmodeller. Det understøtter en række rammer såsom TensorFlow, scikit-learn og XGBoost, og letter implementeringen af ​​modeller på en skalerbar, serverløs måde. AI-platformen er designet til at strømline processen med at flytte modeller fra udvikling til produktion, hvilket giver funktioner som versionering, overvågning og ressourcestyring.

Trin til at oprette en version af en model

Oprettelse af en version af en model involverer flere trin, som bredt kan kategoriseres i at forberede modellen, implementere den til AI-platformen og administrere versioner. Nedenfor er en detaljeret gennemgang af disse trin:

Trin 1: Forbered modellen

Før du implementerer en model, skal den trænes og eksporteres i et format, der er kompatibelt med Google Cloud AI Platform. For eksempel, hvis du bruger TensorFlow, skal modellen gemmes som en SavedModel-mappe. Denne mappe indeholder modelarkitekturen, vægte og andre nødvendige metadata.

{{EJS6}}
Trin 2: Upload modellen til Google Cloud Storage (GCS)


Når modellen er klargjort, skal den uploades til en Google Cloud Storage-bøtte. AI Platform kræver, at modeller gemmes i GCS til implementering.


{{EJS7}}
Trin 3: Implementer modellen til AI-platformen


Med modellen gemt i GCS er næste trin at oprette en modelressource i AI Platform. Dette gøres via Google Cloud Console, kommandolinjeværktøjet `gcloud` eller AI Platform-klientbibliotekerne.


{{EJS8}}
Trin 4: Opret en modelversion


Oprettelse af en version involverer specificering af modellens placering i GCS og konfiguration af forskellige parametre såsom maskintype, framework og runtime-version. Dette trin er vigtigt, da det tillader udrulning af forskellige versioner af den samme model, hvilket letter A/B-test, tilbagerulning og gradvis udrulning.


{{EJS9}}
Trin 5: Administrer modelversioner


Når en version er oprettet, kan den administreres via AI-platformen. Dette inkluderer at indstille en standardversion, slette gamle versioner og overvåge ydeevnen af ​​hver version. Indstilling af en standardversion: Standardversionen bruges til forudsigelsesanmodninger, hvis der ikke er angivet nogen version. Dette kan indstilles ved hjælp af 'gcloud' kommandoen:

  
bash
  gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
  
- Overvågning og logning: AI Platform leverer log- og overvågningsværktøjer til at spore ydeevnen og brugen af ​​hver modelversion. Dette er vigtigt for at forstå, hvordan modellen opfører sig i produktionen og identificere eventuelle problemer, der måtte opstå.
- Sletning af en version: Gamle eller ubrugte versioner kan slettes for at reducere omkostningerne og administrere ressourcer effektivt:
 
{{EJS11}}
Bedste praksis for modelversionering
- Brug semantisk versionering: Brug en versionsordning, der afspejler de ændringer, der er foretaget i modellen, såsom semantisk versionering (f.eks. v1.0.0, v1.1.0). Dette hjælper med at forstå karakteren af ​​ændringer mellem versioner.
- Automatiser implementering: Inkorporer modelversionering i en CI/CD-pipeline for at automatisere implementering og test af nye versioner. Dette reducerer manuelle fejl og fremskynder frigivelsesprocessen.
- Test før implementering: Test nye versioner grundigt i et iscenesættelsesmiljø, før de implementeres til produktion. Dette sikrer, at modellen fungerer som forventet under forskellige scenarier.
- Overvåg og gentag: Overvåg løbende ydeevnen af ​​hver modelversion og gentag baseret på feedback og ydeevnemålinger. Dette hjælper med at opretholde modellens nøjagtighed og relevans over tid.
Eksempel Use Case
Overvej en detailvirksomhed, der bruger en maskinlæringsmodel til at forudsige produktefterspørgsel. Virksomheden opdaterer regelmæssigt modellen for at inkorporere nye data og forbedre nøjagtigheden. Ved at bruge AI Platforms versionsfunktioner kan de implementere nye versioner af modellen uden at forstyrre den eksisterende forudsigelsestjeneste. De kan også udføre A/B-test ved at dirigere en del af trafikken til den nye version og sammenligne resultaterne med den nuværende version. Denne tilgang giver dem mulighed for at træffe datadrevne beslutninger om, hvorvidt de skal skifte fuldt ud til den nye modelversion.
Oprettelse og administration af modelversioner i Google Cloud AI Platform er et grundlæggende aspekt af implementering af maskinlæringsmodeller i stor skala. Ved at følge en struktureret tilgang til modelversionering kan organisationer sikre, at deres modeller er robuste, skalerbare og i stand til at opfylde produktionskrav. Denne proces letter ikke kun implementeringen af ​​modeller, men forbedrer også evnen til at gentage og forbedre modeller over tid, hvilket fører til bedre forudsigelig ydeevne og forretningsresultater.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Flere spørgsmål og svar:
Tagged under: , , , , ,