เมื่อพูดถึงการให้บริการโมเดลที่ส่งออกในการผลิตในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ Google Cloud Machine Learning และการคาดการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ มีตัวเลือกหลักหลายตัวให้เลือก ตัวเลือกเหล่านี้มีแนวทางที่แตกต่างกันในการปรับใช้และให้บริการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งแต่ละแบบก็มีข้อดีและข้อควรพิจารณาที่แตกต่างกันไป
1. ฟังก์ชั่นคลาวด์:
Cloud Functions เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่นำเสนอโดย Google Cloud ซึ่งช่วยให้คุณเรียกใช้โค้ดเพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ต่างๆ เป็นวิธีที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้เพื่อให้บริการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถปรับใช้โมเดลที่ส่งออกเป็น Cloud Function และเรียกใช้โดยใช้คำขอ HTTP สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถรวมโมเดลของคุณกับบริการและแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย
ตัวอย่าง:
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. คลาวด์รัน:
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มไร้เซิร์ฟเวอร์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งจะปรับขนาดคอนเทนเนอร์ของคุณโดยอัตโนมัติ คุณสามารถคอนเทนเนอร์โมเดลที่ส่งออกและทำให้ใช้งานได้บน Cloud Run สิ่งนี้จัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่สอดคล้องและปรับขนาดได้สำหรับการให้บริการโมเดลของคุณ Cloud Run ยังรองรับคำขอ HTTP ทำให้ผสานรวมกับบริการอื่นๆ ได้ง่าย
ตัวอย่าง:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. การทำนายแพลตฟอร์ม AI:
AI Platform Prediction เป็นบริการที่มีการจัดการโดย Google Cloud สำหรับให้บริการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถปรับใช้โมเดลที่ส่งออกของคุณบน AI Platform Prediction ซึ่งจะดูแลโครงสร้างพื้นฐานและปรับขนาดให้คุณ รองรับเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลายและมีคุณสมบัติ เช่น การปรับขนาดอัตโนมัติและการคาดคะเนออนไลน์
ตัวอย่าง:
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. คูเบอร์เนทีส:
Kubernetes เป็นแพลตฟอร์มการจัดการคอนเทนเนอร์แบบโอเพ่นซอร์สที่ให้คุณจัดการและปรับขนาดแอปพลิเคชันคอนเทนเนอร์ของคุณ คุณสามารถปรับใช้โมเดลที่ส่งออกเป็นบริการ Kubernetes ซึ่งมีตัวเลือกการปรับใช้ที่ปรับแต่งได้สูงและปรับขนาดได้ นอกจากนี้ Kubernetes ยังมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การทำโหลดบาลานซ์และการปรับขนาดอัตโนมัติ
ตัวอย่าง:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
ตัวเลือกหลักเหล่านี้สำหรับการให้บริการโมเดลที่ส่งออกในการผลิตจะมอบความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขยาย และการรวมเข้ากับบริการอื่นๆ ได้ง่าย การเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณ ปริมาณงานที่คาดไว้ และความคุ้นเคยของคุณกับแพลตฟอร์มการปรับใช้
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