Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่จัดทำโดย Google Cloud Platform (GCP) สำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในลักษณะกระจายและขนานกัน อย่างไรก็ตาม เครื่องมือนี้ไม่ได้เสนอการจัดหาและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และไม่ได้จัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้น ในคำตอบนี้ เราจะพิจารณารายละเอียดของ CMLE ความสามารถ และความจำเป็นในการจัดการทรัพยากรด้วยตนเอง
CMLE ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง มีสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองมากกว่าการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน CMLE ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานของ GCP เพื่อกระจายภาระงานการฝึกอบรมไปยังเครื่องหลายเครื่อง ทำให้มีเวลาการฝึกอบรมเร็วขึ้นและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่
เมื่อใช้ CMLE ผู้ใช้จะมีความยืดหยุ่นในการเลือกประเภทและจำนวนทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับงานการฝึกอบรม พวกเขาสามารถเลือกประเภทเครื่องจักร จำนวนพนักงาน และพารามิเตอร์อื่นๆ ตามความต้องการเฉพาะของพวกเขา อย่างไรก็ตาม CMLE จะไม่รับและกำหนดค่าทรัพยากรเหล่านี้โดยอัตโนมัติ เป็นความรับผิดชอบของผู้ใช้ในการจัดเตรียมทรัพยากรที่จำเป็นก่อนที่จะเริ่มงานการฝึกอบรม
หากต้องการรับทรัพยากร ผู้ใช้ใช้บริการ GCP เช่น Compute Engine หรือ Kubernetes Engine ได้ บริการเหล่านี้มอบโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้และยืดหยุ่นเพื่อรองรับปริมาณงานการฝึกอบรม ผู้ใช้สามารถสร้างอินสแตนซ์หรือคอนเทนเนอร์เครื่องเสมือน กำหนดค่าด้วยการพึ่งพาซอฟต์แวร์ที่จำเป็น จากนั้นใช้เป็นผู้ปฏิบัติงานใน CMLE
เมื่องานการฝึกอบรมเสร็จสิ้น CMLE จะไม่ปิดทรัพยากรที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมโดยอัตโนมัติ เนื่องจากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมอาจจำเป็นต้องปรับใช้และให้บริการเพื่อวัตถุประสงค์ในการอนุมาน ขึ้นอยู่กับผู้ใช้ที่จะตัดสินใจว่าจะยุติทรัพยากรเมื่อใดและอย่างไรเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น
โดยสรุป CMLE นำเสนอแพลตฟอร์มที่ทรงพลังสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบคู่ขนาน อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการรับและกำหนดค่าทรัพยากรด้วยตนเอง และไม่จัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกอบรมเสร็จสิ้น ผู้ใช้จำเป็นต้องจัดเตรียมทรัพยากรที่จำเป็นโดยใช้บริการ GCP เช่น Compute Engine หรือ Kubernetes Engine และจัดการวงจรการใช้งานตามความต้องการเฉพาะของตน
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง:
- เมื่อเคอร์เนลถูกฟอร์กด้วยข้อมูลและต้นฉบับเป็นแบบส่วนตัว เคอร์เนลที่ถูกฟอร์กจะสามารถเป็นแบบสาธารณะได้หรือไม่ และหากเป็นเช่นนั้น จะไม่ถือเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัวหรือไม่
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- โหมดกระตือรือร้นป้องกันฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายของ TensorFlow หรือไม่
- โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
- เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพลการโดยไม่มีอาการสะดุด
- เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
- CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
- Tensorflow สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ได้หรือไม่
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง