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:
- 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