Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
Når du bruger CMLE (Cloud Machine Learning Engine) til at oprette en version, er det nødvendigt at angive en kilde til en eksporteret model. Dette krav er vigtigt af flere grunde, som vil blive forklaret i detaljer i dette svar.
Lad os først forstå, hvad der menes med "eksporteret model." I forbindelse med CMLE refererer en eksporteret model til en trænet maskinlæringsmodel, der er blevet gemt eller eksporteret i et format, der kan bruges til forudsigelse. Denne eksporterede model kan gemmes i forskellige formater såsom TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite eller endda et brugerdefineret format.
Hvorfor er det nu nødvendigt at angive en kilde til en eksporteret model, når du opretter en version i CMLE? Årsagen ligger i arbejdsgangen i CMLE og behovet for at stille de nødvendige ressourcer til rådighed for at betjene modellen. Når du opretter en version, skal CMLE vide, hvor den eksporterede model er placeret, så den kan implementeres og gøres tilgængelig for forudsigelse.
Ved at angive kilden til den eksporterede model kan CMLE effektivt hente modellen og indlæse den i serveringsinfrastrukturen. Dette gør det muligt for modellen at være klar til forudsigelsesanmodninger fra kunder. Uden at specificere kilden ville CMLE ikke vide, hvor man kan finde modellen og ville ikke være i stand til at tjene forudsigelser.
Angivelse af kilden til den eksporterede model gør det desuden muligt for CMLE at håndtere versionering effektivt. I maskinlæring er det almindeligt at træne og iterere på modeller, og forbedre dem over tid. CMLE giver dig mulighed for at oprette flere versioner af en model, som hver repræsenterer en anden iteration eller forbedring. Ved at angive kilden til den eksporterede model, kan CMLE holde styr på disse versioner og sikre, at den korrekte model serveres for hver forudsigelsesanmodning.
For at illustrere dette skal du overveje et scenario, hvor en maskinlæringsingeniør træner en model ved hjælp af TensorFlow og eksporterer den som en SavedModel. Teknikeren bruger derefter CMLE til at oprette en version af modellen, og angiver kilden som den eksporterede SavedModel-fil. CMLE implementerer modellen og gør den tilgængelig til forudsigelse. Nu, hvis ingeniøren senere træner en forbedret version af modellen og eksporterer den som en ny SavedModel, kan de oprette en anden version i CMLE og angive den nye eksporterede model som kilden. Dette gør det muligt for CMLE at administrere begge versioner separat og betjene den relevante model baseret på den version, der er specificeret i forudsigelsesanmodninger.
Når du bruger CMLE til at oprette en version, er det nødvendigt at angive en kilde til en eksporteret model for at give de nødvendige ressourcer til at betjene modellen, muliggøre effektiv hentning og indlæsning af modellen og understøtte versionering af modeller.
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?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- 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