กระบวนการใช้บริการการคาดคะเนของ Google Cloud Machine Learning Engine เกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอนที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้และใช้งานโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการคาดคะเนในระดับต่างๆ บริการนี้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม AI ของ Google Cloud นำเสนอโซลูชันแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการเรียกใช้การคาดการณ์ในโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรม ช่วยให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาและการปรับใช้โมเดลของตนมากกว่าการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
1. การพัฒนารูปแบบและการฝึกอบรม:
ขั้นตอนแรกในการใช้บริการการคาดคะเนของ Google Cloud Machine Learning Engine คือการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยทั่วไปแล้วจะเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า วิศวกรรมคุณลักษณะ การเลือกแบบจำลอง และการฝึกอบรมแบบจำลอง Google Cloud มีเครื่องมือและบริการต่างๆ เช่น Google Cloud Dataflow และ Google Cloud Dataprep เพื่อช่วยในงานเหล่านี้
2. การส่งออกโมเดลและบรรจุภัณฑ์:
เมื่อโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกอบรมและพร้อมสำหรับการปรับใช้แล้ว จะต้องส่งออกและจัดแพ็กเกจในรูปแบบที่บริการการคาดคะเนสามารถใช้ได้ Google Cloud Machine Learning Engine รองรับเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ เช่น TensorFlow และ scikit-learn ทำให้ผู้ใช้สามารถส่งออกโมเดลของตนในรูปแบบที่เข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กเหล่านี้
3. การปรับใช้โมเดล:
ขั้นตอนต่อไปคือการทำให้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมใช้งานได้บน Google Cloud Machine Learning Engine สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างทรัพยากรแบบจำลองบนแพลตฟอร์ม การระบุประเภทแบบจำลอง (เช่น TensorFlow, scikit-learn) และการอัปโหลดไฟล์แบบจำลองที่ส่งออก Google Cloud Machine Learning Engine มีอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง (CLI) และ RESTful API สำหรับจัดการการปรับใช้โมเดล
4. การกำหนดเวอร์ชันและการปรับขนาด:
Google Cloud Machine Learning Engine ช่วยให้ผู้ใช้สร้างโมเดลที่ใช้งานได้หลายเวอร์ชัน สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการพัฒนาซ้ำและการทดสอบโมเดลรุ่นใหม่โดยไม่ขัดจังหวะการแสดงการคาดการณ์ แบบจำลองแต่ละรุ่นสามารถปรับขนาดได้อย่างอิสระตามปริมาณงานที่คาดการณ์ไว้ เพื่อให้มั่นใจว่ามีการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
5. คำขอทำนาย:
ในการคาดการณ์โดยใช้โมเดลที่ปรับใช้ ผู้ใช้จำเป็นต้องส่งคำขอการคาดคะเนไปยังบริการการคาดคะเน คำขอการคาดการณ์สามารถทำได้โดยใช้ RESTful API ที่ให้บริการโดย Google Cloud Machine Learning Engine หรือใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง gcloud ข้อมูลอินพุตสำหรับคำขอการคาดการณ์ควรอยู่ในรูปแบบที่เข้ากันได้กับข้อกำหนดอินพุตของโมเดล
6. การตรวจสอบและการบันทึก:
Google Cloud Machine Learning Engine ให้ความสามารถในการตรวจสอบและบันทึกเพื่อติดตามประสิทธิภาพและการใช้งานโมเดลที่ปรับใช้ ผู้ใช้สามารถตรวจสอบเมตริกต่างๆ เช่น เวลาแฝงของการคาดการณ์และการใช้ทรัพยากรผ่าน Google Cloud Console หรือโดยใช้ Cloud Monitoring API นอกจากนี้ยังสามารถสร้างบันทึกสำหรับคำขอการคาดคะเน ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถแก้ไขปัญหาและวิเคราะห์ผลการคาดคะเนได้
7. การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน:
Google Cloud Machine Learning Engine นำเสนอคุณลักษณะต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้การคาดการณ์ตามขนาด ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากการปรับขนาดอัตโนมัติเพื่อปรับจำนวนโหนดการคาดการณ์โดยอัตโนมัติตามปริมาณงานที่เข้ามา พวกเขายังสามารถใช้ประโยชน์จากการคาดคะเนแบบกลุ่ม ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากพร้อมกันได้ ซึ่งช่วยลดต้นทุนโดยรวมของการคาดคะเน
การใช้บริการการคาดการณ์ของ Google Cloud Machine Learning Engine เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ เช่น การพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล การส่งออกโมเดลและบรรจุภัณฑ์ การปรับใช้โมเดล การกำหนดเวอร์ชันและการปรับขนาด คำขอการคาดการณ์ การตรวจสอบและการบันทึก และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ ผู้ใช้สามารถใช้บริการการคาดคะเนแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่ให้บริการโดย Google Cloud เพื่อปรับใช้และรันโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงตามขนาด
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning