فرآیند استفاده از سرویس پیشبینی Google Cloud Machine Learning Engine شامل چندین مرحله است که کاربران را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشین را برای پیشبینی در مقیاس به کار گیرند و از آن استفاده کنند. این سرویس، که بخشی از پلتفرم Google Cloud AI است، راه حلی بدون سرور برای اجرای پیشبینیها بر روی مدلهای آموزشدیده ارائه میدهد و به کاربران این امکان را میدهد تا به جای مدیریت زیرساخت، روی توسعه و استقرار مدلهای خود تمرکز کنند.
1. توسعه و آموزش مدل:
اولین قدم در استفاده از سرویس پیشبینی موتور یادگیری ماشین ابری گوگل، توسعه و آموزش یک مدل یادگیری ماشینی است. این معمولاً شامل وظایفی مانند پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها، انتخاب مدل و آموزش مدل است. Google Cloud ابزارها و خدمات مختلفی مانند Google Cloud Dataflow و Google Cloud Dataprep را برای کمک به این کارها ارائه می دهد.
2. صادرات و بسته بندی مدل:
هنگامی که مدل یادگیری ماشین آموزش داده شد و برای استقرار آماده شد، باید در قالبی صادر و بسته بندی شود که بتواند توسط سرویس پیش بینی استفاده شود. Google Cloud Machine Learning Engine از چارچوبهای مختلف یادگیری ماشین مانند TensorFlow و scikit-learn پشتیبانی میکند و به کاربران اجازه میدهد مدلهای خود را در قالبی سازگار با این چارچوبها صادر کنند.
3. استقرار مدل:
گام بعدی، استقرار مدل آموزش دیده در موتور یادگیری ماشین ابری گوگل است. این شامل ایجاد یک منبع مدل بر روی پلت فرم، مشخص کردن نوع مدل (به عنوان مثال، TensorFlow، scikit-learn)، و آپلود فایل مدل صادر شده است. Google Cloud Machine Learning Engine یک رابط خط فرمان (CLI) و یک API RESTful برای مدیریت استقرار مدل ارائه می دهد.
4. نسخه سازی و مقیاس بندی:
Google Cloud Machine Learning Engine به کاربران اجازه می دهد چندین نسخه از یک مدل مستقر را ایجاد کنند. این برای توسعه تکراری و آزمایش نسخههای مدل جدید بدون وقفه در ارائه پیشبینیها مفید است. هر نسخه مدل را می توان به طور مستقل بر اساس حجم کاری پیش بینی شده مقیاس بندی کرد و از استفاده کارآمد از منابع اطمینان حاصل کرد.
5. درخواست های پیش بینی:
برای انجام پیشبینی با استفاده از مدل مستقر شده، کاربران باید درخواستهای پیشبینی را به سرویس پیشبینی ارسال کنند. درخواست های پیش بینی را می توان با استفاده از RESTful API ارائه شده توسط Google Cloud Machine Learning Engine یا با استفاده از ابزار خط فرمان gcloud انجام داد. داده های ورودی برای درخواست های پیش بینی باید در قالبی سازگار با الزامات ورودی مدل باشد.
6. نظارت و ثبت گزارش:
Google Cloud Machine Learning Engine قابلیتهای نظارت و ثبت گزارش را برای ردیابی عملکرد و استفاده از مدلهای مستقر ارائه میدهد. کاربران میتوانند معیارهایی مانند تأخیر پیشبینی و استفاده از منابع را از طریق Google Cloud Console یا با استفاده از Cloud Monitoring API نظارت کنند. علاوه بر این، گزارشها را میتوان برای درخواستهای پیشبینی تولید کرد که به کاربران اجازه میدهد مشکلات را عیبیابی کنند و نتایج پیشبینی را تجزیه و تحلیل کنند.
7. بهینه سازی هزینه:
Google Cloud Machine Learning Engine ویژگی های مختلفی را برای بهینه سازی هزینه اجرای پیش بینی ها در مقیاس ارائه می دهد. کاربران میتوانند از مقیاس خودکار برای تنظیم خودکار تعداد گرههای پیشبینی بر اساس حجم کاری ورودی استفاده کنند. آنها همچنین می توانند از مزیت پیش بینی دسته ای استفاده کنند که به آنها امکان می دهد حجم زیادی از داده ها را به صورت موازی پردازش کنند و هزینه کلی پیش بینی را کاهش دهند.
استفاده از سرویس پیشبینی Google Cloud Machine Learning Engine شامل مراحلی مانند توسعه و آموزش مدل، صادرات و بستهبندی مدل، استقرار مدل، نسخهسازی و مقیاسبندی، درخواستهای پیشبینی، نظارت و ثبتنام و بهینهسازی هزینه است. با دنبال کردن این مراحل، کاربران می توانند به طور موثر از سرویس پیش بینی بدون سرور ارائه شده توسط Google Cloud برای استقرار و اجرای مدل های یادگیری ماشین در مقیاس استفاده کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید