El procés d'ús del servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine implica diversos passos que permeten als usuaris desplegar i utilitzar models d'aprenentatge automàtic per fer prediccions a escala. Aquest servei, que forma part de la plataforma Google Cloud AI, ofereix una solució sense servidor per executar prediccions sobre models entrenats, cosa que permet als usuaris centrar-se en el desenvolupament i desplegament dels seus models en lloc de gestionar la infraestructura.
1. Desenvolupament de models i formació:
El primer pas per utilitzar el servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine és desenvolupar i entrenar un model d'aprenentatge automàtic. Normalment, això implica tasques com ara el preprocessament de dades, l'enginyeria de funcions, la selecció de models i la formació de models. Google Cloud ofereix diverses eines i serveis, com ara Google Cloud Dataflow i Google Cloud Dataprep, per ajudar en aquestes tasques.
2. Model d'exportació i embalatge:
Un cop el model d'aprenentatge automàtic està entrenat i preparat per al desplegament, s'ha d'exportar i empaquetar en un format que pugui utilitzar el servei de predicció. Google Cloud Machine Learning Engine admet diversos marcs d'aprenentatge automàtic, com ara TensorFlow i scikit-learn, que permeten als usuaris exportar els seus models en un format compatible amb aquests marcs.
3. Model de desplegament:
El següent pas és desplegar el model entrenat a Google Cloud Machine Learning Engine. Això implica crear un recurs de model a la plataforma, especificar el tipus de model (per exemple, TensorFlow, scikit-learn) i carregar el fitxer de model exportat. Google Cloud Machine Learning Engine proporciona una interfície de línia d'ordres (CLI) i una API RESTful per gestionar els desplegaments de models.
4. Versions i escala:
Google Cloud Machine Learning Engine permet als usuaris crear diverses versions d'un model desplegat. Això és útil per al desenvolupament iteratiu i prova de noves versions de models sense interrompre el servei de prediccions. Cada versió del model es pot escalar de manera independent en funció de la càrrega de treball prevista, garantint una utilització eficient dels recursos.
5. Sol·licituds de predicció:
Per fer prediccions amb el model desplegat, els usuaris han d'enviar sol·licituds de predicció al servei de predicció. Les sol·licituds de predicció es poden fer mitjançant l'API RESTful proporcionada per Google Cloud Machine Learning Engine o mitjançant l'eina de línia d'ordres gcloud. Les dades d'entrada per a les sol·licituds de predicció han d'estar en un format compatible amb els requisits d'entrada del model.
6. Monitorització i registre:
Google Cloud Machine Learning Engine ofereix capacitats de supervisió i registre per fer un seguiment del rendiment i l'ús dels models desplegats. Els usuaris poden supervisar mètriques com ara la latència de predicció i l'ús de recursos mitjançant Google Cloud Console o mitjançant l'API de monitorització del núvol. A més, es poden generar registres per a sol·licituds de predicció, cosa que permet als usuaris resoldre problemes i analitzar els resultats de les prediccions.
7. Optimització de costos:
Google Cloud Machine Learning Engine ofereix diverses funcions per optimitzar el cost d'executar prediccions a escala. Els usuaris poden aprofitar l'escala automàtica per ajustar automàticament el nombre de nodes de predicció en funció de la càrrega de treball entrant. També poden aprofitar la predicció per lots, que els permet processar grans quantitats de dades en paral·lel, reduint el cost global de la predicció.
L'ús del servei de predicció de Google Cloud Machine Learning Engine implica passos com ara el desenvolupament i la formació de models, l'exportació i l'empaquetament de models, el desplegament de models, la creació de versions i l'escala, les sol·licituds de predicció, el seguiment i el registre i l'optimització de costos. Seguint aquests passos, els usuaris poden utilitzar eficaçment el servei de predicció sense servidor proporcionat per Google Cloud per implementar i executar models d'aprenentatge automàtic a escala.
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