AutoML และ Vertex AI แตกต่างกันอย่างไร
AutoML และ Vertex AI เป็นบริการแมชชีนเลิร์นนิงสองบริการที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าบริการทั้งสองจะมีเป้าหมายร่วมกันในการทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถด้านการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญมากนัก แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญหลายประการระหว่าง AutoML และ Vertex AI
แอปพลิเคชันแบบคอนเทนเนอร์คืออะไร
แอปพลิเคชันคอนเทนเนอร์ในบริบทของ Cloud Computing และโดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับ Google Cloud Platform (GCP) และ Google Kubernetes Engine (GKE) หมายถึงแนวทางปฏิบัติในการบรรจุแอปพลิเคชันและการขึ้นต่อกันของแอปพลิเคชันลงในหน่วยที่มีอยู่ในตัวเองที่เรียกว่าคอนเทนเนอร์ วิธีการบรรจุคอนเทนเนอร์นี้ช่วยให้แอปพลิเคชันทำงานอย่างต่อเนื่องและเชื่อถือได้ในการประมวลผลที่แตกต่างกัน
- ตีพิมพ์ใน เมฆ Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, แนวคิดพื้นฐานของ GCP, GKE ของ Google Kubernetes Engine
Dataflow และ BigQuery แตกต่างกันอย่างไร
Dataflow และ BigQuery ต่างก็เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แต่เครื่องมือเหล่านี้ให้บริการตามวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันและมีฟีเจอร์ที่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างบริการเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรในการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการด้านการวิเคราะห์ Dataflow เป็นบริการที่ได้รับการจัดการโดย GCP สำหรับการดำเนินการแบบขนาน
จะกำหนดค่าคลาวด์เชลล์ได้อย่างไร?
หากต้องการกำหนดค่า Cloud Shell ใน Google Cloud Platform (GCP) คุณต้องทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ Cloud Shell คือสภาพแวดล้อมเชลล์แบบโต้ตอบบนเว็บที่ให้สิทธิ์เข้าถึงเครื่องเสมือน (VM) ด้วยเครื่องมือและไลบรารีที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า ช่วยให้คุณจัดการทรัพยากร GCP และทำงานต่างๆ ได้โดยไม่จำเป็น
จะแยกความแตกต่างของ Google Cloud Console และ Google Cloud Platform ได้อย่างไร
Google Cloud Console และ Google Cloud Platform เป็นสององค์ประกอบที่แตกต่างกันภายในระบบนิเวศที่กว้างขึ้นของบริการ Google Cloud แม้ว่าจะมีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านั้นเพื่อนำทางและใช้งานสภาพแวดล้อม Google Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Google Cloud Console หรือที่เรียกว่า GCP Console คือ
แพลตฟอร์ม Google Cloud (GCP) คืออะไร
GCP หรือ Google Cloud Platform คือชุดบริการประมวลผลแบบคลาวด์ที่ให้บริการโดย Google โดยนำเสนอเครื่องมือและบริการที่หลากหลายที่ช่วยให้นักพัฒนาและองค์กรสามารถสร้าง ปรับใช้ และปรับขนาดแอปพลิเคชันและบริการบนโครงสร้างพื้นฐานของ Google GCP มอบสภาพแวดล้อมที่แข็งแกร่งและปลอดภัยสำหรับการรันปริมาณงานต่างๆ รวมถึงปัญญาประดิษฐ์และ
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
จำเป็นต้องอัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง Google Storage (GCS) ก่อนหรือไม่เพื่อฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใน Google Cloud
ในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง กระบวนการของโมเดลการฝึกอบรมในระบบคลาวด์เกี่ยวข้องกับขั้นตอนและข้อควรพิจารณาต่างๆ ข้อควรพิจารณาประการหนึ่งคือการจัดเก็บชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม แม้ว่าจะไม่ใช่ข้อกำหนดที่แน่นอนในการอัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง Google Storage (GCS) ก่อนที่จะฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
การอัปโหลดชุดข้อมูลขนาดเล็กถึงขนาดกลางสามารถทำได้ด้วยเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง gsutil ผ่านเครือข่ายหรือไม่
เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง gsutil ที่ให้บริการโดย Google Cloud Platform มอบวิธีที่สะดวกและมีประสิทธิภาพในการอัปโหลดชุดข้อมูลขนาดเล็กถึงขนาดกลางผ่านเครือข่าย เมื่อใช้ gsutil ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับ Google Cloud Storage ซึ่งเป็นบริการพื้นที่เก็บข้อมูลออบเจ็กต์ที่ปรับขนาดได้และทนทาน เพื่อจัดเก็บและเรียกข้อมูล หากต้องการอัปโหลดชุดข้อมูลโดยใช้ gsutil คุณต้องมี
Cloud AutoML คืออะไร
Cloud AutoML เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองได้โดยไม่ต้องมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงหรือความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด ช่วยให้กระบวนการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นโดยทำให้งานต่างๆ เป็นแบบอัตโนมัติ โดยหัวใจหลักแล้ว AutoML ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้เครื่องจักรเป็นประชาธิปไตย