Quan es tracta de donar servei a un model exportat en producció en el camp de la intel·ligència artificial, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning i prediccions sense servidor a escala, hi ha diverses opcions principals disponibles. Aquestes opcions proporcionen diferents enfocaments per desplegar i oferir models d'aprenentatge automàtic, cadascun amb els seus propis avantatges i consideracions.
1. Funcions del núvol:
Cloud Functions és una plataforma informàtica sense servidor que ofereix Google Cloud que us permet executar el vostre codi en resposta als esdeveniments. Proporciona una manera flexible i escalable de servir models d'aprenentatge automàtic. Podeu implementar el vostre model exportat com una funció de núvol i invocar-lo mitjançant sol·licituds HTTP. Això us permet integrar fàcilment el vostre model amb altres serveis i aplicacions.
Exemple:
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. Cursa al núvol:
Cloud Run és una plataforma sense servidor totalment gestionada que escala automàticament els vostres contenidors. Podeu contenidor el vostre model exportat i desplegar-lo a Cloud Run. Això proporciona un entorn coherent i escalable per donar servei al vostre model. Cloud Run també admet sol·licituds HTTP, cosa que facilita la integració amb altres serveis.
Exemple:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predicció de la plataforma AI:
AI Platform Prediction és un servei gestionat proporcionat per Google Cloud per oferir models d'aprenentatge automàtic. Podeu implementar el vostre model exportat a AI Platform Prediction, que s'encarrega de la infraestructura i l'escalat per vosaltres. Admet diversos marcs d'aprenentatge automàtic i ofereix funcions com l'escala automàtica i la predicció en línia.
Exemple:
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 és una plataforma d'orquestració de contenidors de codi obert que us permet gestionar i escalar les vostres aplicacions en contenidors. Podeu implementar el vostre model exportat com a servei de Kubernetes, que ofereix una opció de desplegament altament personalitzable i escalable. Kubernetes també ofereix funcions com l'equilibri de càrrega i l'escala automàtica.
Exemple:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Aquestes opcions principals per donar servei a un model exportat en producció proporcionen flexibilitat, escalabilitat i facilitat d'integració amb altres serveis. L'elecció de l'opció correcta depèn de factors com ara els requisits específics de la vostra aplicació, la càrrega de treball esperada i la vostra familiaritat amb les plataformes de desplegament.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- 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?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning