Koje su primarne opcije za posluživanje izvezenog modela u proizvodnji?
Kada je u pitanju posluživanje izvezenog modela u proizvodnji u području umjetne inteligencije, posebno u kontekstu Google Cloud Machine Learninga i predviđanja bez poslužitelja na velikom broju, dostupno je nekoliko primarnih opcija. Ove opcije pružaju različite pristupe implementaciji i posluživanju modela strojnog učenja, od kojih svaka ima svoje prednosti i razmatranja.
1. Funkcije oblaka:
Cloud Functions je računalna platforma bez poslužitelja koju nudi Google Cloud i koja vam omogućuje pokretanje koda kao odgovor na događaje. Pruža fleksibilan i skalabilan način posluživanja modela strojnog učenja. Svoj izvezeni model možete implementirati kao Cloud funkciju i pozvati ga pomoću HTTP zahtjeva. To vam omogućuje jednostavnu integraciju vašeg modela s drugim uslugama i aplikacijama.
Primjer:
def predict(request):
# Load the exported model
model = load_model('exported_model')
# Process the input data
data = preprocess(request.json)
# Make predictions using the model
predictions = model.predict(data)
# Return the predictions
return {'predictions': predictions.tolist()}
2. Cloud Run:
Cloud Run potpuno je upravljana platforma bez poslužitelja koja automatski skalira vaše spremnike. Svoj izvezeni model možete spremiti u kontejner i implementirati ga na Cloud Run. Ovo osigurava dosljedno i skalabilno okruženje za posluživanje vašeg modela. Cloud Run također podržava HTTP zahtjeve, što olakšava integraciju s drugim uslugama.
Primjer:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predviđanje AI platforme:
AI Platform Prediction je upravljana usluga koju pruža Google Cloud za posluživanje modela strojnog učenja. Svoj izvezeni model možete implementirati na AI Platform Prediction, koja se brine za infrastrukturu i skaliranje umjesto vas. Podržava različite okvire strojnog učenja i pruža značajke poput automatskog skaliranja i online predviđanja.
Primjer:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. Kubernetes:
Kubernetes je platforma za orkestraciju spremnika otvorenog koda koja vam omogućuje upravljanje i skaliranje vaših kontejnerskih aplikacija. Svoj izvezeni model možete implementirati kao uslugu Kubernetes, koja pruža vrlo prilagodljivu i skalabilnu opciju implementacije. Kubernetes također nudi značajke poput balansiranja opterećenja i automatskog skaliranja.
Primjer:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-model
spec:
containers:
- name: my-model
image: gcr.io/my-project/exported_model
ports:
- containerPort: 8080
Ove primarne opcije za posluživanje izvezenog modela u proizvodnji pružaju fleksibilnost, skalabilnost i jednostavnost integracije s drugim uslugama. Odabir prave opcije ovisi o čimbenicima kao što su specifični zahtjevi vaše aplikacije, očekivano radno opterećenje i vaše poznavanje platformi za implementaciju.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Može li se tijekom procesa strojnog učenja primijeniti više od jednog modela?
- Može li strojno učenje prilagoditi koji algoritam koristiti ovisno o scenariju?
- Koji je najjednostavniji put do najosnovnije didaktičke obuke za AI model i implementacije na Google AI platformi korištenjem besplatne/probne verzije s GUI konzolom korak po korak za apsolutnog početnika bez programskog znanja?
- Kako praktično trenirati i implementirati jednostavan AI model u Google Cloud AI platformi putem GUI sučelja GCP konzole u detaljnom vodiču?
- Koji je najjednostavniji, korak-po-korak postupak za vježbanje distribuiranog treniranja AI modela u Google Cloudu?
- Koji je prvi model na kojem se može raditi s nekim praktičnim prijedlozima za početak?
- Jesu li algoritmi i predviđanja temeljeni na unosima s ljudske strane?
- Koji su glavni zahtjevi i najjednostavnije metode za stvaranje modela obrade prirodnog jezika? Kako se takav model može stvoriti korištenjem dostupnih alata?
- Zahtijeva li korištenje ovih alata mjesečnu ili godišnju pretplatu ili postoji određena količina besplatnog korištenja?
- Što je epoha u kontekstu parametara modela treniranja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning