תהליך השימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine כולל מספר שלבים המאפשרים למשתמשים לפרוס ולהשתמש במודלים של למידת מכונה לביצוע תחזיות בקנה מידה. שירות זה, שהוא חלק מפלטפורמת Google Cloud AI, מציע פתרון ללא שרת להפעלת תחזיות על מודלים מאומנים, המאפשר למשתמשים להתמקד בפיתוח ובפריסה של המודלים שלהם במקום בניהול תשתית.
1. פיתוח והדרכה של מודל:
הצעד הראשון בשימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine הוא פיתוח והדרכה של מודל למידת מכונה. זה כרוך בדרך כלל במשימות כמו עיבוד מקדים של נתונים, הנדסת תכונות, בחירת דגמים והכשרת מודלים. Google Cloud מספק כלים ושירותים שונים, כגון Google Cloud Dataflow ו-Google Cloud Dataprep, כדי לסייע במשימות אלו.
2. ייצוא ואריזה של דגם:
לאחר שמודל למידת המכונה מאומן ומוכן לפריסה, יש לייצא אותו ולארוז אותו בפורמט שניתן להשתמש בו על ידי שירות החיזוי. Google Cloud Machine Learning Engine תומך במסגרות למידת מכונה שונות, כגון TensorFlow ו-skit-learn, המאפשרים למשתמשים לייצא את הדגמים שלהם בפורמט התואם למסגרות אלו.
3. פריסת מודל:
השלב הבא הוא לפרוס את המודל המיומן ב-Google Cloud Machine Learning Engine. זה כולל יצירת משאב מודל בפלטפורמה, ציון סוג המודל (למשל, TensorFlow, sikit-learn), והעלאת קובץ המודל המיוצא. Google Cloud Machine Learning Engine מספק ממשק שורת פקודה (CLI) וממשק API RESTful לניהול פריסות מודל.
4. גירסאות ושינוי קנה מידה:
Google Cloud Machine Learning Engine מאפשר למשתמשים ליצור גרסאות מרובות של מודל פרוס. זה שימושי לפיתוח ובדיקות איטרטיביות של גרסאות מודל חדשות מבלי להפריע להצגת התחזיות. ניתן לשנות את קנה המידה של כל גרסת דגם באופן עצמאי בהתבסס על עומס העבודה החזוי, מה שמבטיח ניצול יעיל של משאבים.
5. בקשות חיזוי:
כדי לבצע חיזויים באמצעות המודל הפרוס, המשתמשים צריכים לשלוח בקשות חיזוי לשירות החיזוי. ניתן לבצע בקשות חיזוי באמצעות RESTful API המסופק על ידי Google Cloud Machine Learning Engine או באמצעות כלי שורת הפקודה gcloud. נתוני הקלט עבור בקשות חיזוי צריכים להיות בפורמט התואם לדרישות הקלט של המודל.
6. ניטור ורישום:
Google Cloud Machine Learning Engine מספק יכולות ניטור ורישום למעקב אחר הביצועים והשימוש במודלים שנפרסו. משתמשים יכולים לפקח על מדדים כגון זמן אחזור וניצול משאבים דרך Google Cloud Console או על ידי שימוש ב-Cloud Monitoring API. בנוסף, ניתן ליצור יומנים עבור בקשות חיזוי, מה שמאפשר למשתמשים לפתור בעיות ולנתח תוצאות חיזוי.
7. מיטוב עלויות:
Google Cloud Machine Learning Engine מציע תכונות שונות כדי לייעל את העלות של הפעלת תחזיות בקנה מידה. משתמשים יכולים למנף קנה מידה אוטומטי כדי להתאים אוטומטית את מספר צמתי החיזוי בהתבסס על עומס העבודה הנכנס. הם יכולים גם לנצל את היתרונות של חיזוי אצווה, המאפשר להם לעבד כמויות גדולות של נתונים במקביל, מה שמפחית את העלות הכוללת של חיזוי.
השימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine כולל שלבים כמו פיתוח והדרכה של מודלים, ייצוא ואריזת מודלים, פריסת מודלים, ניהול גרסאות וקנה מידה, בקשות חיזוי, ניטור ורישום, ואופטימיזציה של עלויות. על ידי ביצוע שלבים אלה, משתמשים יכולים להשתמש ביעילות בשירות החיזוי ללא שרת שמספק Google Cloud כדי לפרוס ולהפעיל מודלים של למידת מכונה בקנה מידה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning