Når det kommer til at betjene en eksporteret model i produktion inden for kunstig intelligens, specifikt i forbindelse med Google Cloud Machine Learning og serverløse forudsigelser i stor skala, er der flere primære muligheder tilgængelige. Disse muligheder giver forskellige tilgange til at implementere og betjene maskinlæringsmodeller, hver med deres egne fordele og overvejelser.
1. Cloud-funktioner:
Cloud Functions er en serverløs computerplatform, der tilbydes af Google Cloud, der giver dig mulighed for at køre din kode som reaktion på hændelser. Det giver en fleksibel og skalerbar måde at betjene maskinlæringsmodeller på. Du kan implementere din eksporterede model som en cloud-funktion og aktivere den ved hjælp af HTTP-anmodninger. Dette giver dig mulighed for nemt at integrere din model med andre tjenester og applikationer.
Eksempel:
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. Cloud Run:
Cloud Run er en fuldt administreret serverløs platform, der automatisk skalerer dine containere. Du kan containerisere din eksporterede model og implementere den på Cloud Run. Dette giver et konsistent og skalerbart miljø til at betjene din model. Cloud Run understøtter også HTTP-anmodninger, hvilket gør det nemt at integrere med andre tjenester.
Eksempel:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI Platform Forudsigelse:
AI Platform Prediction er en administreret tjeneste leveret af Google Cloud til betjening af maskinlæringsmodeller. Du kan implementere din eksporterede model på AI Platform Prediction, som tager sig af infrastrukturen og skaleringen for dig. Det understøtter forskellige maskinlæringsrammer og giver funktioner som autoskalering og online forudsigelse.
Eksempel:
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 er en open source container-orkestreringsplatform, der giver dig mulighed for at administrere og skalere dine containeriserede applikationer. Du kan implementere din eksporterede model som en Kubernetes-tjeneste, som giver en meget tilpasselig og skalerbar implementeringsmulighed. Kubernetes tilbyder også funktioner som belastningsbalancering og automatisk skalering.
Eksempel:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Disse primære muligheder for at betjene en eksporteret model i produktionen giver fleksibilitet, skalerbarhed og nem integration med andre tjenester. Valget af den rigtige mulighed afhænger af faktorer såsom de specifikke krav til din applikation, den forventede arbejdsbyrde og dit kendskab til implementeringsplatformene.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvad er tekst til tale (TTS), og hvordan fungerer det med kunstig intelligens?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Hvad betyder et større datasæt egentlig?
- Hvad er nogle eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hvad er ensamble learning?
- Hvad hvis en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sikre sig at vælge den rigtige?
- Har en maskinlæringsmodel brug for supervision under træningen?
- Hvad er de vigtigste parametre, der bruges i neurale netværksbaserede algoritmer?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning