โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นส่วนสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ Google นำเสนอโซลูชันพิเศษที่ช่วยให้สามารถแยกการประมวลผลออกจากที่เก็บข้อมูล ซึ่งช่วยให้กระบวนการฝึกอบรมมีประสิทธิภาพ โซลูชันเหล่านี้ เช่น Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด มอบกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนาขั้นสูง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
มีวิธีใดบ้างในการสร้างงาน Dataflow
มีหลายวิธีในการสร้างงาน Dataflow ใน Google Cloud Platform (GCP) Dataflow เป็นบริการที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบสำหรับดำเนินการไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลแบบกลุ่มและการสตรีม เป็นวิธีที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากแบบขนาน ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ 1.
ประโยชน์หลักของการใช้ Dataflow สำหรับการประมวลผลข้อมูลใน Google Cloud Platform (GCP) คืออะไร
Dataflow เป็นบริการประมวลผลข้อมูลอันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งมอบประโยชน์หลักหลายประการสำหรับองค์กรที่ต้องการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากอย่างมีประสิทธิภาพ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจข้อดีหลักๆ ของการใช้ Dataflow และเน้นความสำคัญในด้านการประมวลผลแบบคลาวด์ หนึ่งใน
กรณีการใช้งาน Compute Engine มีอะไรบ้าง
Compute Engine เป็นองค์ประกอบพื้นฐานของ Google Cloud Platform (GCP) ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้เครื่องเสมือน (VM) ในระบบคลาวด์ มีโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้สำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ ให้ความยืดหยุ่นและการควบคุมทรัพยากรการประมวลผล ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจกรณีการใช้งานที่โดดเด่นสำหรับ Compute Engine
- ตีพิมพ์ใน เมฆ Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, แนวคิดพื้นฐานของ GCP, Compute Engine, ทบทวนข้อสอบ
โครงการ GCP มีบทบาทอย่างไร และทรัพยากรใดที่คุณสามารถจัดเตรียมภายในโครงการได้
บทบาทของโครงการ GCP (Google Cloud Platform) มีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากบริการและทรัพยากรต่างๆ มากมายที่นำเสนอโดยแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ของ Google โครงการ GCP ทำหน้าที่เป็นคอนเทนเนอร์แบบลอจิคัลสำหรับการจัดระเบียบและจัดการทรัพยากร จัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและแยกต่างหากสำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชัน การจัดเก็บข้อมูล และการจัดการ