Come creare una versione del modello?
Creare una versione di un modello di apprendimento automatico in Google Cloud Platform (GCP) è un passaggio fondamentale nell'implementazione di modelli per previsioni serverless su larga scala. Una versione in questo contesto si riferisce a un'istanza specifica di un modello che può essere utilizzata per le previsioni. Questo processo è parte integrante della gestione e del mantenimento di diverse iterazioni di un modello di apprendimento automatico, consentendo agli sviluppatori di migliorare e aggiornare i modelli garantendo al contempo stabilità e coerenza negli ambienti di produzione.
Informazioni sulla piattaforma Google Cloud AI
Google Cloud AI Platform fornisce una suite completa di strumenti per lo sviluppo, la formazione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Supporta una varietà di framework come TensorFlow, scikit-learn e XGBoost e facilita la distribuzione di modelli in modo scalabile e serverless. AI Platform è progettata per semplificare il processo di spostamento dei modelli dallo sviluppo alla produzione, fornendo funzionalità come versioning, monitoraggio e gestione delle risorse.
Passaggi per creare una versione di un modello
La creazione di una versione di un modello comporta diversi passaggi, che possono essere ampiamente categorizzati in preparazione del modello, distribuzione su AI Platform e gestione delle versioni. Di seguito è riportata una procedura dettagliata di questi passaggi:
Fase 1: preparare il modello
Prima di distribuire un modello, è necessario addestrarlo ed esportarlo in un formato compatibile con Google Cloud AI Platform. Ad esempio, se si utilizza TensorFlow, il modello deve essere salvato come directory SavedModel. Questa directory contiene l'architettura del modello, i pesi e altri metadati necessari.
{{EJS6}}Passaggio 2: carica il modello su Google Cloud Storage (GCS)
Una volta preparato il modello, deve essere caricato su un bucket di Google Cloud Storage. AI Platform richiede che i modelli siano archiviati in GCS per la distribuzione.
{{EJS7}}Fase 3: distribuire il modello sulla piattaforma AI
Con il modello archiviato in GCS, il passo successivo è creare una risorsa modello in AI Platform. Ciò avviene tramite Google Cloud Console, lo strumento da riga di comando `gcloud` o le librerie client di AI Platform.
{{EJS8}}Passaggio 4: creare una versione del modello
La creazione di una versione comporta la specificazione della posizione del modello in GCS e la configurazione di vari parametri, come il tipo di macchina, il framework e la versione runtime. Questo passaggio è importante in quanto consente l'implementazione di diverse versioni dello stesso modello, facilitando i test A/B, il rollback e il rollout graduale.
{{EJS9}}Passaggio 5: Gestire le versioni del modello
Una volta creata una versione, è possibile gestirla tramite la piattaforma AI. Ciò include l'impostazione di una versione predefinita, l'eliminazione delle vecchie versioni e il monitoraggio delle prestazioni di ciascuna versione. Impostazione di una versione predefinita: La versione predefinita è usata per le richieste di previsione se non è specificata alcuna versione. Questa può essere impostata usando il comando `gcloud`:
bash
gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Monitoraggio e registrazione: AI Platform fornisce strumenti di registrazione e monitoraggio per tracciare le prestazioni e l'utilizzo di ogni versione del modello. Ciò è essenziale per comprendere il comportamento del modello in produzione e identificare eventuali problemi che potrebbero sorgere.
- Eliminazione di una versione: Le versioni vecchie o inutilizzate possono essere eliminate per ridurre i costi e gestire le risorse in modo efficiente:
{{EJS11}}Best Practice per il controllo delle versioni dei modelli
- Utilizzare il versioning semantico: Adottare uno schema di versioning che rifletta le modifiche apportate al modello, come il versioning semantico (ad esempio, v1.0.0, v1.1.0). Ciò aiuta a comprendere la natura delle modifiche tra le versioni.
- Distribuzione automatica: Incorpora il versioning del modello in una pipeline CI/CD per automatizzare la distribuzione e il test di nuove versioni. Ciò riduce gli errori manuali e velocizza il processo di rilascio.
- Test prima della distribuzione: Testare attentamente le nuove versioni in un ambiente di staging prima di distribuirle in produzione. Ciò garantisce che il modello funzioni come previsto in diversi scenari.
- Monitorare e ripetere: Monitorare costantemente le prestazioni di ogni versione del modello e iterare in base al feedback e alle metriche delle prestazioni. Ciò aiuta a mantenere l'accuratezza e la pertinenza del modello nel tempo.
Caso d'uso di esempio
Prendiamo in considerazione un'azienda di vendita al dettaglio che utilizza un modello di apprendimento automatico per prevedere la domanda di prodotti. L'azienda aggiorna regolarmente il modello per incorporare nuovi dati e migliorare l'accuratezza. Utilizzando le capacità di versioning di AI Platform, possono distribuire nuove versioni del modello senza interrompere il servizio di previsione esistente. Possono anche eseguire test A/B indirizzando una parte del traffico alla nuova versione e confrontando i risultati con la versione corrente. Questo approccio consente loro di prendere decisioni basate sui dati sull'opportunità di passare completamente alla nuova versione del modello.
La creazione e la gestione delle versioni dei modelli in Google Cloud AI Platform è un aspetto fondamentale dell'implementazione di modelli di apprendimento automatico su larga scala. Seguendo un approccio strutturato al versioning dei modelli, le organizzazioni possono garantire che i loro modelli siano robusti, scalabili e in grado di soddisfare le esigenze di produzione. Questo processo non solo facilita l'implementazione dei modelli, ma migliora anche la capacità di iterare e migliorare i modelli nel tempo, portando a migliori prestazioni predittive e risultati aziendali.
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