כאשר מדובר בשרת מודל מיוצא בייצור בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning וחיזוי ללא שרת בקנה מידה, קיימות מספר אפשרויות עיקריות זמינות. אפשרויות אלה מספקות גישות שונות לפריסה והגשה של מודלים של למידת מכונה, כל אחד עם היתרונות והשיקולים שלו.
1. פונקציות ענן:
Cloud Functions היא פלטפורמת מחשוב ללא שרת המוצעת על ידי Google Cloud המאפשרת לך להריץ את הקוד שלך בתגובה לאירועים. הוא מספק דרך גמישה וניתנת להרחבה לשרת מודלים של למידת מכונה. אתה יכול לפרוס את המודל המיוצא שלך כפונקציית ענן ולהפעיל אותו באמצעות בקשות HTTP. זה מאפשר לך לשלב בקלות את הדגם שלך עם שירותים ויישומים אחרים.
דוגמא:
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. הפעלת ענן:
Cloud Run היא פלטפורמה ללא שרתים מנוהלת במלואה שמרחיבה אוטומטית את הקונטיינרים שלך. אתה יכול לאכלס את המודל המיוצא שלך ולפרוס אותו ב-Cloud Run. זה מספק סביבה עקבית וניתנת להרחבה לשרת המודל שלך. Cloud Run תומך גם בבקשות HTTP, מה שמקל על שילוב עם שירותים אחרים.
דוגמא:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. חיזוי פלטפורמת בינה מלאכותית:
חיזוי פלטפורמת AI הוא שירות מנוהל שמסופק על ידי Google Cloud להצגת מודלים של למידת מכונה. אתה יכול לפרוס את המודל המיוצא שלך ב-AI Platform Prediction, שדואגת עבורך לתשתית ולשינוי קנה המידה. הוא תומך במסגרות למידת מכונה שונות ומספק תכונות כמו קנה מידה אוטומטי וחיזוי מקוון.
דוגמא:
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 היא פלטפורמת תזמור קונטיינר בקוד פתוח המאפשרת לך לנהל ולהרחיב את היישומים המכילים שלך. אתה יכול לפרוס את המודל המיוצא שלך כשירות Kubernetes, המספק אפשרות פריסה הניתנת להתאמה אישית וניתנת להרחבה. Kubernetes מציעה גם תכונות כמו איזון עומסים ושינוי קנה מידה אוטומטי.
דוגמא:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
האפשרויות העיקריות הללו לשרת מודל מיוצא בייצור מספקות גמישות, מדרגיות וקלות אינטגרציה עם שירותים אחרים. בחירת האפשרות הנכונה תלויה בגורמים כגון הדרישות הספציפיות של האפליקציה שלך, עומס העבודה הצפוי וההיכרות שלך עם פלטפורמות הפריסה.
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