เราสามารถใช้ไฟล์การกำหนดค่าสำหรับการปรับใช้โมเดล CMLE เมื่อใช้การฝึกอบรมโมเดล ML แบบกระจายเพื่อกำหนดจำนวนเครื่องที่จะใช้ในการฝึกอบรมได้หรือไม่
เมื่อใช้การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย (ML) บนแพลตฟอร์ม Google Cloud AI คุณจะสามารถใช้ไฟล์การกำหนดค่าสำหรับการปรับใช้โมเดล CMLE (Cloud Machine Learning Engine) เพื่อกำหนดจำนวนเครื่องที่ใช้ในการฝึกอบรมได้ อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถกำหนดประเภทของเครื่องจักรที่จะใช้ได้โดยตรง ใน
เหตุใดคุณจึงใช้คอนเทนเนอร์ที่กำหนดเองบน Google Cloud AI Platform แทนที่จะเรียกใช้การฝึกอบรมในเครื่อง
เมื่อพูดถึงโมเดลการฝึกอบรมบน Google Cloud AI Platform มีสองตัวเลือกหลัก: เรียกใช้การฝึกอบรมในเครื่องหรือใช้คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเอง แม้ว่าทั้งสองวิธีจะมีข้อดี แต่ก็มีสาเหตุหลายประการที่คุณอาจเลือกใช้คอนเทนเนอร์ที่กำหนดเองบน Google Cloud AI Platform แทนการเรียกใช้การฝึกอบรมในเครื่อง 1. ความสามารถในการปรับขนาด:
คุณต้องติดตั้งฟังก์ชันเพิ่มเติมอะไรบ้างเมื่อสร้างอิมเมจคอนเทนเนอร์ของคุณเอง
เมื่อสร้างอิมเมจคอนเทนเนอร์ของคุณเองสำหรับโมเดลการฝึกด้วยคอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองบน Google Cloud AI Platform มีฟังก์ชันเพิ่มเติมหลายอย่างที่คุณต้องติดตั้ง ฟังก์ชันเหล่านี้จำเป็นสำหรับการสร้างอิมเมจคอนเทนเนอร์ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพซึ่งสามารถฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างมีประสิทธิภาพ 1. Machine Learning Framework: ขั้นตอนแรกคือ
ข้อดีของการใช้คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองในแง่ของเวอร์ชันของไลบรารีคืออะไร
คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองมีข้อดีหลายประการเมื่อพูดถึงเวอร์ชันไลบรารีในบริบทของโมเดลการฝึกอบรมด้วย Google Cloud AI Platform คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมสภาพแวดล้อมของซอฟต์แวร์ได้อย่างเต็มที่ รวมถึงเวอร์ชันของไลบรารีเฉพาะที่ใช้ สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับเฟรมเวิร์ก AI และไลบรารีที่
คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองจะพิสูจน์เวิร์กโฟลว์ของคุณในแมชชีนเลิร์นนิงในอนาคตได้อย่างไร
คอนเทนเนอร์ที่กำหนดเองสามารถมีบทบาทสำคัญในเวิร์กโฟลว์การพิสูจน์อักษรในอนาคตในแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของโมเดลการฝึกอบรมบน Google Cloud AI Platform ด้วยการใช้ประโยชน์จากคอนเทนเนอร์แบบกำหนดเอง นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะได้รับความยืดหยุ่น การควบคุม และความสามารถในการปรับขนาดได้มากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าเวิร์กโฟลว์ของพวกเขายังคงปรับเปลี่ยนได้ตามความต้องการและความก้าวหน้าที่เปลี่ยนแปลงไปในสายงาน หนึ่ง
ประโยชน์ของการใช้คอนเทนเนอร์ที่กำหนดเองบน Google Cloud AI Platform เพื่อรันแมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์อย่างไร
คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองให้ประโยชน์หลายประการเมื่อเรียกใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบน Google Cloud AI Platform ประโยชน์เหล่านี้รวมถึงความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น การผลิตซ้ำที่ดีขึ้น ความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น การปรับใช้ที่ง่ายขึ้น และการควบคุมสภาพแวดล้อมที่ดีขึ้น ข้อได้เปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งของการใช้คอนเทนเนอร์แบบกำหนดเองคือความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้นที่มีให้ ด้วยคอนเทนเนอร์ที่กำหนดเอง ผู้ใช้มีอิสระที่จะ