Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เป็นเครื่องมืออันทรงประสิทธิภาพที่ให้บริการโดย Google Cloud Platform (GCP) สำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในลักษณะกระจายและขนาน อย่างไรก็ตาม ไม่มีการได้มาและการกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจะไม่จัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกแบบจำลองเสร็จสิ้น ในคำตอบนี้เราจะ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
ข้อเสียของการฝึกอบรมแบบกระจายคืออะไร?
การฝึกอบรมแบบกระจายในสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากความสามารถในการเร่งกระบวนการฝึกอบรมโดยใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่ายังมีข้อเสียหลายประการที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบกระจาย เรามาสำรวจข้อเสียเหล่านี้โดยละเอียดโดยนำเสนออย่างครอบคลุม
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์
ข้อดีของการใช้โมเดล Keras ก่อนแล้วจึงแปลงเป็นตัวประมาณค่า TensorFlow แทนที่จะใช้ TensorFlow โดยตรง
เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดล Machine Learning ทั้ง Keras และ TensorFlow ต่างก็เป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่มีฟังก์ชันและความสามารถที่หลากหลาย แม้ว่า TensorFlow จะเป็นไลบรารีที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แต่ Keras ก็มอบ API ระดับที่สูงกว่าซึ่งทำให้กระบวนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมง่ายขึ้น ในบางกรณีนั้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การขยาย Keras ด้วยตัวประมาณค่า
สามารถใช้ทรัพยากรการประมวลผลบนคลาวด์ที่มีความยืดหยุ่นเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลที่มีขนาดเกินขีดจำกัดของคอมพิวเตอร์เฉพาะที่ได้หรือไม่
Google Cloud Platform มีเครื่องมือและบริการมากมายที่ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของการประมวลผลแบบคลาวด์สำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง หนึ่งในเครื่องมือดังกล่าวคือ Google Cloud Machine Learning Engine ซึ่งมีสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยบริการนี้ คุณสามารถปรับขนาดงานฝึกอบรมของคุณได้อย่างง่ายดาย
API กลยุทธ์การกระจายใน TensorFlow 2.0 คืออะไร และทำให้การฝึกอบรมแบบกระจายง่ายขึ้นอย่างไร
API กลยุทธ์การกระจายใน TensorFlow 2.0 เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ทำให้การฝึกอบรมแบบกระจายง่ายขึ้นด้วยการจัดเตรียมอินเทอร์เฟซระดับสูงสำหรับการแจกจ่ายและปรับขนาดการคำนวณในอุปกรณ์และเครื่องจักรต่างๆ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากพลังการคำนวณของ GPU หลายตัวหรือแม้แต่หลายเครื่องได้อย่างง่ายดายเพื่อฝึกฝนโมเดลของตนให้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น กระจาย
การใช้ Cloud ML Engine เพื่อฝึกอบรมและให้บริการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์อย่างไร
Cloud ML Engine เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ให้บริการโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งมอบสิทธิประโยชน์มากมายสำหรับการฝึกอบรมและให้บริการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Cloud ML Engine ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้และมีการจัดการ ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้ ML
ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการใช้ Cloud Machine Learning Engine สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายมีอะไรบ้าง
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้ผู้ใช้ใช้ประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของระบบคลาวด์เพื่อดำเนินการฝึกอบรมโมเดล Machine Learning แบบกระจาย การฝึกอบรมแบบกระจายเป็นขั้นตอนสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากช่วยให้สามารถฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ส่งผลให้มีความแม่นยำและเร็วขึ้น
คุณจะติดตามความคืบหน้าของงานฝึกอบรมใน Cloud Console ได้อย่างไร
หากต้องการติดตามความคืบหน้าของงานฝึกอบรมใน Cloud Console สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายใน Google Cloud Machine Learning มีหลายตัวเลือกให้เลือก ตัวเลือกเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริงในกระบวนการฝึกอบรม ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามความคืบหน้า ระบุปัญหาใดๆ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยอิงจากสถานะของงานฝึกอบรม ในเรื่องนี้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของไฟล์การกำหนดค่าใน Cloud Machine Learning Engine คืออะไร
ไฟล์การกำหนดค่าใน Cloud Machine Learning Engine มีวัตถุประสงค์สำคัญในบริบทของการฝึกอบรมแบบกระจายในระบบคลาวด์ ไฟล์นี้ ซึ่งมักเรียกว่าไฟล์การกำหนดค่างาน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุพารามิเตอร์และการตั้งค่าต่างๆ ที่ควบคุมพฤติกรรมของงานการฝึกการเรียนรู้ของเครื่องได้ โดยใช้ประโยชน์จากไฟล์การกำหนดค่านี้ผู้ใช้
ความเท่าเทียมกันของข้อมูลทำงานในการฝึกอบรมแบบกระจายอย่างไร
ความเท่าเทียมกันของข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบกระจายของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและเร่งการบรรจบกัน ด้วยแนวทางนี้ ข้อมูลการฝึกจะแบ่งออกเป็นหลายพาร์ติชัน และแต่ละพาร์ติชันจะได้รับการประมวลผลโดยทรัพยากรคอมพิวเตอร์หรือโหนดผู้ปฏิบัติงานที่แยกจากกัน โหนดผู้ปฏิบัติงานเหล่านี้ทำงานแบบขนาน คำนวณการไล่ระดับสีและการอัปเดตอย่างอิสระ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, กระจายการฝึกอบรมในระบบคลาวด์, ทบทวนข้อสอบ
- 1
- 2