האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) הוא כלי רב עוצמה המסופק על ידי Google Cloud Platform (GCP) לאימון מודלים של למידת מכונה באופן מבוזר ומקביל. עם זאת, הוא אינו מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים, ואינו מטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל. בתשובה זו נשקול את הפרטים של CMLE, היכולות שלו והצורך בניהול משאבים ידני.
CMLE נועד לפשט את תהליך ההכשרה והפריסה של מודלים של למידת מכונה בקנה מידה. הוא מספק סביבה מנוהלת המאפשרת למשתמשים להתמקד בפיתוח מודלים במקום בניהול תשתית. CMLE ממנפת את הכוח של התשתית של GCP כדי לפזר את עומס העבודה באימון על פני מכונות מרובות, מה שמאפשר זמני אימון מהירים יותר וטיפול במערכי נתונים גדולים.
בעת שימוש ב-CMLE, למשתמשים יש את הגמישות לבחור את סוג ומספר המשאבים הנדרשים לעבודת ההדרכה שלהם. הם יכולים לבחור את סוג המכונה, מספר העובדים ופרמטרים אחרים על סמך הדרישות הספציפיות שלהם. עם זאת, CMLE אינו רוכש ומגדיר באופן אוטומטי משאבים אלה. באחריות המשתמש לספק את המשאבים הדרושים לפני תחילת עבודת ההדרכה.
כדי לרכוש את המשאבים, משתמשים יכולים להשתמש בשירותי GCP כגון Compute Engine או Kubernetes Engine. שירותים אלו מספקים תשתית ניתנת להרחבה וגמישה כדי להתאים את עומס העבודה בהדרכה. משתמשים יכולים ליצור מופעי מחשב וירטואלי או קונטיינרים, להגדיר אותם עם התלות התוכנה הנדרשת, ולאחר מכן להשתמש בהם כעובדים ב-CMLE.
לאחר השלמת עבודת ההדרכה, CMLE אינו מכבה אוטומטית את המשאבים המשמשים להדרכה. הסיבה לכך היא שייתכן שיהיה צורך לפרוס ולשרת את המודל המאומן למטרות מסקנות. זה תלוי במשתמש להחליט מתי וכיצד להפסיק את המשאבים כדי למנוע עלויות מיותרות.
לסיכום, CMLE מציעה פלטפורמה רבת עוצמה לאימון מודלים מקבילים של למידת מכונה. עם זאת, הוא דורש רכישה ידנית וקביעת תצורה של משאבים ואינו מטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההדרכה. משתמשים צריכים לספק את המשאבים הדרושים באמצעות שירותי GCP כמו Compute Engine או Kubernetes Engine ולנהל את מחזור החיים שלהם בהתאם לדרישות הספציפיות שלהם.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- האם ניתן להשתמש ב-Kaggle כדי להעלות נתונים פיננסיים ולבצע ניתוח סטטיסטי וחיזוי באמצעות מודלים אקונומטריים כגון R-squared, ARIMA או GARCH?
- כאשר קרנל מזולג עם נתונים והמקור הוא פרטי, האם המזלג יכול להיות ציבורי ואם כן אין מדובר בהפרת פרטיות?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning