Proces korištenja usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Enginea uključuje nekoliko koraka koji korisnicima omogućuju implementaciju i upotrebu modela strojnog učenja za izradu predviđanja u velikom broju. Ova usluga, koja je dio platforme Google Cloud AI, nudi rješenje bez poslužitelja za pokretanje predviđanja na obučenim modelima, omogućujući korisnicima da se usredotoče na razvoj i implementaciju svojih modela umjesto na upravljanje infrastrukturom.
1. Razvoj modela i obuka:
Prvi korak u korištenju usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Enginea je razvoj i obuka modela strojnog učenja. To obično uključuje zadatke kao što su pretprocesiranje podataka, inženjering značajki, odabir modela i obuka modela. Google Cloud pruža razne alate i usluge, kao što su Google Cloud Dataflow i Google Cloud Dataprep, kao pomoć u ovim zadacima.
2. Izvoz modela i pakiranje:
Nakon što je model strojnog učenja obučen i spreman za implementaciju, potrebno ga je izvesti i upakirati u format koji može koristiti usluga predviđanja. Google Cloud Machine Learning Engine podržava različite okvire za strojno učenje, kao što su TensorFlow i scikit-learn, omogućujući korisnicima izvoz svojih modela u format kompatibilan s tim okvirima.
3. Implementacija modela:
Sljedeći korak je implementacija obučenog modela na Google Cloud Machine Learning Engine. To uključuje stvaranje resursa modela na platformi, navođenje vrste modela (npr. TensorFlow, scikit-learn) i učitavanje datoteke izvezenog modela. Google Cloud Machine Learning Engine pruža sučelje naredbenog retka (CLI) i RESTful API za upravljanje implementacijama modela.
4. Verzija i skaliranje:
Google Cloud Machine Learning Engine omogućuje korisnicima stvaranje više verzija implementiranog modela. Ovo je korisno za iterativni razvoj i testiranje novih verzija modela bez prekida posluživanja predviđanja. Svaka verzija modela može se neovisno skalirati na temelju predviđenog radnog opterećenja, osiguravajući učinkovito korištenje resursa.
5. Zahtjevi za predviđanje:
Da bi napravili predviđanja pomoću implementiranog modela, korisnici trebaju poslati zahtjeve za predviđanje usluzi predviđanja. Zahtjevi za predviđanje mogu se postaviti pomoću RESTful API-ja koji pruža Google Cloud Machine Learning Engine ili pomoću alata naredbenog retka gcloud. Ulazni podaci za zahtjeve za predviđanje trebaju biti u formatu koji je kompatibilan s ulaznim zahtjevima modela.
6. Praćenje i bilježenje:
Google Cloud Machine Learning Engine pruža mogućnosti praćenja i zapisivanja radi praćenja izvedbe i upotrebe postavljenih modela. Korisnici mogu pratiti metrike kao što su kašnjenje predviđanja i iskorištenost resursa putem Google Cloud Consolea ili korištenjem Cloud Monitoring API-ja. Dodatno, zapisnici se mogu generirati za zahtjeve predviđanja, omogućujući korisnicima rješavanje problema i analizu rezultata predviđanja.
7. Optimizacija troškova:
Google Cloud Machine Learning Engine nudi razne značajke za optimizaciju troškova pokretanja predviđanja u velikom broju. Korisnici mogu iskoristiti automatsko skaliranje kako bi automatski prilagodili broj čvorova predviđanja na temelju dolaznog radnog opterećenja. Također mogu iskoristiti paketno predviđanje, koje im omogućuje paralelnu obradu velikih količina podataka, smanjujući ukupne troškove predviđanja.
Korištenje usluge predviđanja Google Cloud Machine Learning Engine uključuje korake kao što su razvoj i obuka modela, izvoz i pakiranje modela, implementacija modela, stvaranje verzija i skaliranje, zahtjevi za predviđanje, praćenje i bilježenje te optimizacija troškova. Slijedeći ove korake, korisnici mogu učinkovito koristiti uslugu predviđanja bez poslužitelja koju pruža Google Cloud za implementaciju i pokretanje modela strojnog učenja u velikom broju.
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