هنگامی که صحبت از ارائه یک مدل صادراتی در تولید در زمینه هوش مصنوعی می شود، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل و پیش بینی های بدون سرور در مقیاس، چندین گزینه اصلی در دسترس است. این گزینهها رویکردهای مختلفی را برای استقرار و ارائه مدلهای یادگیری ماشین ارائه میکنند که هر کدام مزایا و ملاحظات خاص خود را دارند.
1. توابع ابر:
Cloud Functions یک پلت فرم محاسباتی بدون سرور است که توسط Google Cloud ارائه شده است که به شما امکان می دهد کد خود را در پاسخ به رویدادها اجرا کنید. این روشی انعطافپذیر و مقیاسپذیر برای ارائه مدلهای یادگیری ماشینی ارائه میکند. میتوانید مدل صادراتی خود را بهعنوان یک تابع ابری اجرا کنید و با استفاده از درخواستهای HTTP آن را فراخوانی کنید. این به شما امکان می دهد مدل خود را به راحتی با سایر سرویس ها و برنامه ها ادغام کنید.
مثال:
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. Cloud Run:
Cloud Run یک پلت فرم بدون سرور کاملاً مدیریت شده است که به طور خودکار کانتینرهای شما را مقیاس می کند. میتوانید مدل صادراتی خود را محفظهای کنید و آن را در Cloud Run اجرا کنید. این یک محیط سازگار و مقیاس پذیر برای ارائه مدل شما فراهم می کند. Cloud Run همچنین از درخواستهای HTTP پشتیبانی میکند و ادغام با سایر سرویسها را آسان میکند.
مثال:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. پیشبینی پلتفرم هوش مصنوعی:
پیشبینی پلتفرم هوش مصنوعی یک سرویس مدیریت شده است که توسط Google Cloud برای ارائه مدلهای یادگیری ماشین ارائه میشود. میتوانید مدل صادراتی خود را در پیشبینی پلتفرم هوش مصنوعی، که زیرساخت و مقیاسبندی را برای شما انجام میدهد، مستقر کنید. از چارچوب های مختلف یادگیری ماشین پشتیبانی می کند و ویژگی هایی مانند مقیاس خودکار و پیش بینی آنلاین را ارائه می دهد.
مثال:
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 یک پلتفرم ارکستراسیون کانتینر منبع باز است که به شما امکان می دهد برنامه های کاربردی کانتینری خود را مدیریت و مقیاس بندی کنید. شما می توانید مدل صادراتی خود را به عنوان یک سرویس Kubernetes مستقر کنید، که یک گزینه استقرار بسیار قابل تنظیم و مقیاس پذیر را ارائه می دهد. Kubernetes همچنین ویژگی هایی مانند تعادل بار و مقیاس خودکار را ارائه می دهد.
مثال:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
این گزینه های اولیه برای ارائه یک مدل صادراتی در تولید، انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و سهولت ادغام با سایر خدمات را فراهم می کند. انتخاب گزینه مناسب به عواملی مانند الزامات خاص برنامه شما، حجم کاری مورد انتظار و آشنایی شما با پلتفرم های استقرار بستگی دارد.
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