จุดประสงค์ของการส่งต่อพอร์ตบน VM การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร และตั้งค่าอย่างไร
การส่งต่อพอร์ตเป็นส่วนสำคัญของการกำหนดค่าเครือข่ายที่ช่วยให้การทำงานของแอปพลิเคชันและบริการบน Deep Learning VM ราบรื่นและปลอดภัย ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในขอบเขตของ Google Cloud Machine Learning การส่งต่อพอร์ตมีบทบาทสำคัญในการเปิดใช้งานการสื่อสารระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ของระบบการเรียนรู้ของเครื่อง อำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูลและข้อมูล
จุดประสงค์หลักของการส่งต่อพอร์ตบน Deep Learning VM คือการเปิดเผยพอร์ตเฉพาะบนเครื่องเสมือนสู่โลกภายนอก เพื่อให้ระบบภายนอกหรือผู้ใช้เข้าถึงบริการที่ทำงานบนพอร์ตนั้น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องมีการโต้ตอบกับทรัพยากรภายนอก เช่น ข้อมูลการฝึกอบรม, API หรืออินเทอร์เฟซบนเว็บ
หากต้องการตั้งค่าการส่งต่อพอร์ตบน Deep Learning VM ต้องปฏิบัติตามหลายขั้นตอน ประการแรก จำเป็นต้องระบุพอร์ตเฉพาะที่ต้องการส่งต่อ นี่อาจเป็นพอร์ตเริ่มต้นที่ใช้โดยบริการเฉพาะหรือพอร์ตแบบกำหนดเองที่ผู้ใช้กำหนด เมื่อกำหนดพอร์ตแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดการตั้งค่าเครือข่ายของเครื่องเสมือนเพื่ออนุญาตการเชื่อมต่อขาเข้าบนพอร์ตนั้น
ในสภาพแวดล้อม Google Cloud Platform (GCP) การส่งต่อพอร์ตทำได้โดยใช้กฎไฟร์วอลล์ กฎไฟร์วอลล์กำหนดทราฟฟิกเครือข่ายที่อนุญาตให้เข้าถึงเครื่องเสมือน ด้วยการสร้างกฎไฟร์วอลล์ที่อนุญาตการเชื่อมต่อขาเข้าบนพอร์ตที่ต้องการ ทำให้ Deep Learning VM สามารถเข้าถึงได้จากระบบภายนอกหรือผู้ใช้
เพื่ออธิบายกระบวนการ ลองพิจารณาตัวอย่างที่ Deep Learning VM กำลังเรียกใช้อินเทอร์เฟซบนเว็บสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เว็บอินเตอร์เฟสโฮสต์บนพอร์ต 8080 หากต้องการตั้งค่าการส่งต่อพอร์ตสำหรับสถานการณ์นี้ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
1. ระบุพอร์ต: ในกรณีนี้ พอร์ตที่ต้องส่งต่อคือ 8080
2. กำหนดค่ากฎไฟร์วอลล์: ในคอนโซล GCP ให้ไปที่ส่วนเครือข่ายและสร้างกฎไฟร์วอลล์ใหม่ ระบุพารามิเตอร์ต่อไปนี้:
– ชื่อ: ชื่อที่สื่อความหมายสำหรับกฎ
– เป้าหมาย: เลือกเป้าหมายที่เหมาะสม ซึ่งก็คือ Deep Learning VM
– ช่วง IP ต้นทาง: กำหนดช่วง IP ที่อนุญาตการเชื่อมต่อขาเข้า
– โปรโตคอลและพอร์ต: ระบุโปรโตคอล (TCP หรือ UDP) และพอร์ต (8080) ที่จะส่งต่อ
3. ใช้กฎไฟร์วอลล์: เมื่อสร้างกฎแล้ว ให้ใช้กับเครือข่ายที่ Deep Learning VM ตั้งอยู่
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ Deep Learning VM จะสามารถเข้าถึงได้จากระบบภายนอกหรือผู้ใช้ผ่านพอร์ตที่ระบุ ซึ่งช่วยให้สามารถโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซบนเว็บของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างราบรื่น ช่วยอำนวยความสะดวกในงานต่างๆ เช่น การป้อนข้อมูล การประเมินโมเดล และการแสดงผลลัพธ์
การส่งต่อพอร์ตบน Deep Learning VM เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเปิดใช้งานการเข้าถึงบริการและแอปพลิเคชันจากภายนอกที่ทำงานบนพอร์ตเฉพาะ ด้วยการกำหนดค่ากฎไฟร์วอลล์ใน Google Cloud Platform การเชื่อมต่อขาเข้าจะได้รับอนุญาตบนพอร์ตที่ต้องการ ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่าง Deep Learning VM และระบบภายนอกหรือผู้ใช้ ฟังก์ชันนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในบริบทของแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากช่วยให้สามารถโต้ตอบกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและทรัพยากรที่เกี่ยวข้องได้อย่างราบรื่น
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง:
- เมื่อเคอร์เนลถูกฟอร์กด้วยข้อมูลและต้นฉบับเป็นแบบส่วนตัว เคอร์เนลที่ถูกฟอร์กจะสามารถเป็นแบบสาธารณะได้หรือไม่ และหากเป็นเช่นนั้น จะไม่ถือเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัวหรือไม่
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- โหมดกระตือรือร้นป้องกันฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายของ TensorFlow หรือไม่
- โซลูชันระบบคลาวด์ของ Google สามารถใช้เพื่อแยกการประมวลผลออกจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อการฝึกอบรมโมเดล ML ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้หรือไม่
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) เสนอการรับและกำหนดค่าทรัพยากรอัตโนมัติ และจัดการการปิดระบบทรัพยากรหลังจากการฝึกโมเดลเสร็จสิ้นหรือไม่
- เป็นไปได้ไหมที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยพลการโดยไม่มีอาการสะดุด
- เมื่อใช้ CMLE การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
- CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง