Quando si utilizza CMLE, la creazione di una versione richiede la specifica di un'origine di un modello esportato?
Quando si utilizza CMLE (Cloud Machine Learning Engine) per creare una versione, è necessario specificare un'origine di un modello esportato. Questo requisito è importante per diversi motivi, che verranno spiegati in dettaglio in questa risposta.
Innanzitutto capiamo cosa si intende per “modello esportato”. Nel contesto di CMLE, un modello esportato si riferisce a un modello di machine learning addestrato che è stato salvato o esportato in un formato che può essere utilizzato per la previsione. Questo modello esportato può essere archiviato in vari formati come TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite o anche un formato personalizzato.
Ora, perché è necessario specificare l'origine di un modello esportato quando si crea una versione in CMLE? La ragione risiede nel flusso di lavoro di CMLE e nella necessità di fornire le risorse necessarie per servire il modello. Quando si crea una versione, CMLE deve sapere dove si trova il modello esportato in modo che possa essere distribuito e reso disponibile per la previsione.
Specificando l'origine del modello esportato, CMLE può recuperare in modo efficiente il modello e caricarlo nell'infrastruttura di servizio. Ciò consente al modello di essere pronto per le richieste di previsione da parte dei client. Senza specificare la fonte, CMLE non saprebbe dove trovare il modello e non sarebbe in grado di fornire previsioni.
Inoltre, specificare l'origine del modello esportato consente a CMLE di gestire il controllo delle versioni in modo efficace. Nell'apprendimento automatico, è comune addestrare ed eseguire iterazioni sui modelli, migliorandoli nel tempo. CMLE consente di creare più versioni di un modello, ciascuna delle quali rappresenta un'iterazione o un miglioramento diverso. Specificando l'origine del modello esportato, CMLE può tenere traccia di queste versioni e garantire che venga fornito il modello corretto per ogni richiesta di previsione.
Per illustrare ciò, considera uno scenario in cui un ingegnere di machine learning addestra un modello utilizzando TensorFlow e lo esporta come SavedModel. L'ingegnere utilizza quindi CMLE per creare una versione del modello, specificando l'origine come file SavedModel esportato. CMLE distribuisce il modello e lo rende disponibile per la previsione. Ora, se l'ingegnere successivamente addestra una versione migliorata del modello e la esporta come nuovo SavedModel, può creare un'altra versione in CMLE, specificando il nuovo modello esportato come origine. Ciò consente a CMLE di gestire entrambe le versioni separatamente e di fornire il modello appropriato in base alla versione specificata nelle richieste di previsione.
Quando si utilizza CMLE per creare una versione, è necessario specificare un'origine di un modello esportato per fornire le risorse necessarie per servire il modello, consentire un recupero e un caricamento efficienti del modello e supportare il controllo delle versioni dei modelli.
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