آیا می توان از فایل پیکربندی برای استقرار مدل CMLE هنگام استفاده از آموزش مدل ML توزیع شده استفاده کرد تا مشخص کند که چه تعداد ماشین در آموزش استفاده می شود؟
هنگام استفاده از آموزش مدل یادگیری ماشینی توزیع شده (ML) در پلتفرم Google Cloud AI، در واقع می توانید از فایل پیکربندی برای استقرار مدل CMLE (موتور یادگیری ماشین ابری) برای تعیین تعداد ماشین های مورد استفاده در آموزش استفاده کنید. با این حال، نمی توان به طور مستقیم نوع ماشین های مورد استفاده را تعریف کرد. که در
چرا از کانتینرهای سفارشی در پلتفرم Google Cloud AI به جای اجرای آموزش به صورت محلی استفاده می کنید؟
وقتی صحبت از مدلهای آموزشی در پلتفرم Google Cloud AI به میان میآید، دو گزینه اصلی وجود دارد: اجرای آموزش به صورت محلی یا استفاده از کانتینرهای سفارشی. در حالی که هر دو رویکرد مزایای خود را دارند، دلایل مختلفی وجود دارد که ممکن است به جای اجرای آموزش به صورت محلی، از کانتینرهای سفارشی در پلتفرم Google Cloud AI استفاده کنید. 1. مقیاس پذیری:
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پلتفرم Google Cloud AI, مدل های آموزشی با ظروف سفارشی در Cloud AI Platform, بررسی امتحان
هنگام ساختن تصویر کانتینر خود به چه عملکرد اضافی نیاز دارید؟
هنگام ساختن تصویر کانتینر خود برای مدلهای آموزشی با کانتینرهای سفارشی در پلتفرم Google Cloud AI، چندین عملکرد اضافی وجود دارد که باید نصب کنید. این قابلیت ها برای ایجاد یک تصویر محفظه قوی و کارآمد که می تواند به طور موثر مدل های یادگیری ماشینی را آموزش دهد، ضروری هستند. 1. چارچوب یادگیری ماشین: اولین قدم این است که
مزیت استفاده از کانتینرهای سفارشی از نظر نسخه های کتابخانه ای چیست؟
کانتینرهای سفارشی چندین مزیت را در مورد نسخههای کتابخانه در زمینه مدلهای آموزشی با پلتفرم Google Cloud AI ارائه میکنند. کانتینرهای سفارشی به کاربران این امکان را می دهند که کنترل کاملی بر محیط نرم افزار، از جمله نسخه های کتابخانه خاصی که استفاده می شوند، داشته باشند. این می تواند به ویژه هنگام کار با چارچوب ها و کتابخانه های هوش مصنوعی مفید باشد
چگونه کانتینرهای سفارشی می توانند گردش کار شما را در یادگیری ماشینی در آینده ثابت کنند؟
کانتینرهای سفارشی میتوانند نقش مهمی در جریانهای کاری آتی در یادگیری ماشینی، به ویژه در زمینه مدلهای آموزشی در پلتفرم Google Cloud AI بازی کنند. با استفاده از کانتینرهای سفارشی، توسعهدهندگان و دانشمندان داده انعطافپذیری، کنترل و مقیاسپذیری بیشتری به دست میآورند و اطمینان حاصل میکنند که جریان کاری آنها با الزامات و پیشرفتهای در حال تکامل در این زمینه سازگار است. یکی
مزایای استفاده از کانتینرهای سفارشی در پلتفرم Google Cloud AI برای اجرای یادگیری ماشین چیست؟
کانتینرهای سفارشی چندین مزیت را هنگام اجرای مدلهای یادگیری ماشینی در پلتفرم Google Cloud AI ارائه میکنند. این مزایا شامل افزایش انعطافپذیری، تکرارپذیری بهبودیافته، افزایش مقیاسپذیری، استقرار ساده و کنترل بهتر بر محیط است. یکی از مزایای کلیدی استفاده از ظروف سفارشی افزایش انعطاف پذیری آنها است. با کانتینرهای سفارشی، کاربران این آزادی را دارند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, پلتفرم Google Cloud AI, مدل های آموزشی با ظروف سفارشی در Cloud AI Platform, بررسی امتحان