Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
De fet, pot. A Google Cloud Machine Learning, hi ha una funció anomenada Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE proporciona una plataforma potent i escalable per entrenar i desplegar models d'aprenentatge automàtic al núvol. Permet als usuaris llegir dades de l'emmagatzematge al núvol i utilitzar un model entrenat per a la inferència.
Quan es tracta de llegir dades de l'emmagatzematge al núvol, CMLE ofereix una integració perfecta amb diverses opcions d'emmagatzematge, inclòs Google Cloud Storage. Els usuaris poden emmagatzemar les seves dades d'entrenament, així com qualsevol altre fitxer rellevant, als cubs d'emmagatzematge al núvol. Aleshores, CMLE pot accedir a aquests dipòsits i llegir les dades durant el procés d'entrenament. Això permet una gestió de dades eficient i còmoda, així com la capacitat d'aprofitar grans conjunts de dades que poden superar la capacitat d'emmagatzematge local.
Pel que fa a l'ús d'un model entrenat, CMLE permet als usuaris especificar un model entrenat emmagatzemat a l'emmagatzematge al núvol per a tasques de predicció. Un cop s'ha entrenat i desat un model a l'emmagatzematge al núvol, CMLE pot accedir-hi i utilitzar-lo fàcilment per fer prediccions sobre dades noves. Això és especialment útil quan hi ha la necessitat de desplegar un model entrenat i fer prediccions en temps real en un entorn de producció.
Per il·lustrar aquest concepte, considereu un escenari en què s'ha entrenat un model d'aprenentatge automàtic per classificar imatges. El model entrenat s'emmagatzema en un cub d'emmagatzematge al núvol. Amb CMLE, els usuaris poden especificar la ubicació del model entrenat a l'emmagatzematge al núvol i desplegar-lo com a punt final. Aquest punt final es pot utilitzar per enviar noves imatges per a la seva classificació. CMLE llegirà el model entrenat des de l'emmagatzematge al núvol, realitzarà els càlculs necessaris i proporcionarà prediccions basades en les imatges d'entrada.
De fet, CMLE té la capacitat de llegir dades de l'emmagatzematge al núvol i especificar un model entrenat per a la inferència. Aquesta característica permet una gestió eficient de dades i el desplegament de models entrenats en aplicacions del món real.
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?
- 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?
- 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?
- 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