Kada koristite obuku modela distribuiranog strojnog učenja (ML) na platformi Google Cloud AI, doista možete upotrijebiti konfiguracijsku datoteku za implementaciju modela CMLE (Cloud Machine Learning Engine) za definiranje broja strojeva koji se koriste u obuci. Međutim, nije moguće izravno definirati vrstu strojeva koji će se koristiti.
U obuci distribuiranog ML modela, konfiguracijska datoteka za implementaciju CMLE modela omogućuje vam da odredite razinu razmjera za obuku. Razina ljestvice određuje broj i vrstu strojeva koji se koriste u poslu obuke. Opcije razine skaliranja kreću se od BASIC do CUSTOM, pri čemu svaka razina ima unaprijed definiran broj radnika i poslužitelja parametara. Odabirom odgovarajuće razine ljestvice možete kontrolirati broj strojeva koji se koriste za obuku.
Na primjer, ako odaberete razinu ljestvice BASIC, koristit će jednog radnika i bez poslužitelja parametara. S druge strane, ako odaberete razinu ljestvice STANDARD_1, ona će koristiti jednog radnika i jedan poslužitelj parametara. Razina ljestvice PREMIUM_1 koristi jednog radnika i četiri poslužitelja parametara, dok razina ljestvice CUSTOM omogućuje izričito navođenje broja radnika i poslužitelja parametara.
Međutim, iako možete definirati broj strojeva, ne možete izravno odrediti vrstu strojeva koji se koriste u obuci. Vrsta strojeva koja se koristi određena je stupnjem razmjera i unaprijed je definirana Google Cloud AI Platformom. Svaki sloj ljestvice ima pridružen zadani tip stroja, koji je optimiziran za dati sloj ljestvice. Na primjer, razina BASIC ljestvice koristi vrstu stroja n1-standard-1, dok razina ljestvice STANDARD_1 koristi vrstu stroja n1-standard-4.
Ako vam je potrebna veća kontrola nad vrstama strojeva koji se koriste u obuci, možete koristiti prilagođene spremnike s Cloud AI Platformom. S prilagođenim spremnicima možete izgraditi i implementirati vlastitu sliku za obuku, koja vam omogućuje da odredite tipove strojeva i druge ovisnosti potrebne za obuku. Stvaranjem prilagođenog spremnika imate fleksibilnost definiranja točnih tipova strojeva koji odgovaraju vašim potrebama obuke.
Kada koristite obuku distribuiranog ML modela na platformi Google Cloud AI, možete definirati broj strojeva koji se koriste za obuku putem konfiguracijske datoteke za implementaciju CMLE modela. Međutim, ne možete izravno navesti vrstu strojeva koji se koriste, jer je određena razinom ljestvice. Ako vam je potrebna veća kontrola nad vrstama strojeva, možete iskoristiti prilagođene spremnike za izradu i implementaciju vlastite slike za obuku.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning