เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
เมื่อใช้ CMLE (Cloud Machine Learning Engine) เพื่อสร้างเวอร์ชัน จำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออก ข้อกำหนดนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ ซึ่งจะอธิบายโดยละเอียดในคำตอบนี้ ก่อนอื่น เรามาทำความเข้าใจความหมายของ "โมเดลที่ส่งออก" กันก่อน ในบริบทของ CMLE ซึ่งเป็นโมเดลที่ส่งออก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, GCP BigQuery และชุดข้อมูลแบบเปิด
CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
แน่นอนมันสามารถ ใน Google Cloud Machine Learning มีฟีเจอร์ที่เรียกว่า Cloud Machine Learning Engine (CMLE) CMLE มอบแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและปรับขนาดได้สำหรับการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอ่านข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อการอนุมาน เมื่อถึงเวลา
ขอแนะนำให้ให้บริการการคาดการณ์ด้วยโมเดลที่ส่งออกบนบริการคาดการณ์ของ TensorFlowServing หรือ Cloud Machine Learning Engine พร้อมการปรับขนาดอัตโนมัติหรือไม่
เมื่อพูดถึงการให้บริการการคาดการณ์ด้วยโมเดลที่ส่งออก บริการคาดการณ์ของ TensorFlowServing และ Cloud Machine Learning Engine มีตัวเลือกที่มีคุณค่า อย่างไรก็ตาม ตัวเลือกระหว่างทั้งสองขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ รวมถึงข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน ความต้องการด้านความสามารถในการขยาย และข้อจำกัดของทรัพยากร ให้เราสำรวจคำแนะนำในการให้บริการการทำนายโดยใช้บริการเหล่านี้
การสร้างเวอร์ชันใน Cloud Machine Learning Engine จำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
เมื่อใช้ Cloud Machine Learning Engine การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกเป็นเรื่องจริง ข้อกำหนดนี้จำเป็นสำหรับการทำงานที่เหมาะสมของ Cloud Machine Learning Engine และช่วยให้มั่นใจว่าระบบสามารถใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมสำหรับงานคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรามาหารือเกี่ยวกับคำอธิบายโดยละเอียด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, หน่วยประมวลผล Tensor - ประวัติและฮาร์ดแวร์
ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการใช้ Cloud Machine Learning Engine สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายมีอะไรบ้าง
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของคลาวด์เพื่อดำเนินการฝึกอบรมแบบกระจายของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การฝึกอบรมแบบกระจายเป็นขั้นตอนที่สำคัญในแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากจะช่วยให้สามารถฝึกอบรมแบบจำลองขนาดใหญ่บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ส่งผลให้มีความแม่นยำที่ดีขึ้นและรวดเร็วขึ้น
จุดประสงค์ของไฟล์การกำหนดค่าใน Cloud Machine Learning Engine คืออะไร
ไฟล์การกำหนดค่าใน Cloud Machine Learning Engine มีจุดประสงค์ที่สำคัญในบริบทของการฝึกอบรมแบบกระจายในระบบคลาวด์ ไฟล์นี้ ซึ่งมักเรียกว่าไฟล์การกำหนดค่างาน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุพารามิเตอร์และการตั้งค่าต่างๆ ที่ควบคุมลักษณะการทำงานของงานฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้ประโยชน์จากไฟล์การกำหนดค่านี้ ผู้ใช้