El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) és una eina potent proporcionada per Google Cloud Platform (GCP) per entrenar models d'aprenentatge automàtic d'una manera distribuïda i paral·lela. No obstant això, no ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos, ni gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model. En aquesta resposta, tindrem en compte els detalls de CMLE, les seves capacitats i la necessitat de la gestió manual de recursos.
CMLE està dissenyat per simplificar el procés d'entrenament i desplegament de models d'aprenentatge automàtic a escala. Proporciona un entorn gestionat que permet als usuaris centrar-se en el desenvolupament de models més que en la gestió de la infraestructura. CMLE aprofita el poder de la infraestructura de GCP per distribuir la càrrega de treball d'entrenament en diverses màquines, permetent temps d'entrenament més ràpids i manejant grans conjunts de dades.
Quan utilitzen CMLE, els usuaris tenen la flexibilitat d'escollir el tipus i el nombre de recursos necessaris per al seu treball de formació. Poden seleccionar el tipus de màquina, el nombre de treballadors i altres paràmetres en funció dels seus requisits específics. Tanmateix, CMLE no adquireix i configura automàticament aquests recursos. És responsabilitat de l'usuari proporcionar els recursos necessaris abans d'iniciar el treball de formació.
Per adquirir els recursos, els usuaris poden utilitzar serveis de GCP com ara Compute Engine o Kubernetes Engine. Aquests serveis proporcionen una infraestructura escalable i flexible per adaptar-se a la càrrega de treball de formació. Els usuaris poden crear instàncies o contenidors de màquines virtuals, configurar-los amb les dependències de programari necessàries i després utilitzar-los com a treballadors a CMLE.
Un cop finalitzada la tasca de formació, CMLE no tanca automàticament els recursos utilitzats per a la formació. Això es deu al fet que pot ser que el model entrenat s'hagi de desplegar i servir amb finalitats d'inferència. Correspon a l'usuari decidir quan i com cancel·lar els recursos per evitar costos innecessaris.
En resum, CMLE ofereix una plataforma potent per a la formació de models d'aprenentatge automàtic paral·lel. Tanmateix, requereix l'adquisició i configuració manuals dels recursos i no gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació. Els usuaris han de subministrar els recursos necessaris mitjançant serveis de GCP com Compute Engine o Kubernetes Engine i gestionar el seu cicle de vida en funció dels seus requisits específics.
Altres preguntes i respostes recents sobre Avançar en l'aprenentatge automàtic:
- Quan un nucli es bifurca amb dades i l'original és privat, el bifurcat pot ser públic i, si és així, no és una violació de la privadesa?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
- Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
- És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
- Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
- Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
- Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
Vegeu més preguntes i respostes a Avançar en l'aprenentatge automàtic