Cloud Machine Learning Engine (CMLE) è un potente strumento fornito da Google Cloud Platform (GCP) per addestrare modelli di machine learning in modo distribuito e parallelo. Tuttavia, non offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse, né gestisce l'arresto delle risorse una volta terminato il training del modello. In questa risposta approfondiremo i dettagli di CMLE, le sue capacità e la necessità di una gestione manuale delle risorse.
CMLE è progettato per semplificare il processo di formazione e distribuzione di modelli di machine learning su larga scala. Fornisce un ambiente gestito che consente agli utenti di concentrarsi sullo sviluppo del modello piuttosto che sulla gestione dell'infrastruttura. CMLE sfrutta la potenza dell'infrastruttura di GCP per distribuire il carico di lavoro di formazione su più macchine, consentendo tempi di formazione più rapidi e gestendo set di dati di grandi dimensioni.
Quando utilizzano CMLE, gli utenti hanno la flessibilità di scegliere il tipo e il numero di risorse necessarie per il proprio lavoro di formazione. Possono selezionare il tipo di macchina, il numero di lavoratori e altri parametri in base alle loro esigenze specifiche. Tuttavia, CMLE non acquisisce e configura automaticamente queste risorse. È responsabilità dell'utente fornire le risorse necessarie prima di iniziare il lavoro di formazione.
Per acquisire le risorse, gli utenti possono utilizzare servizi GCP come Compute Engine o Kubernetes Engine. Questi servizi forniscono un'infrastruttura scalabile e flessibile per soddisfare il carico di lavoro della formazione. Gli utenti possono creare istanze o contenitori di macchine virtuali, configurarli con le dipendenze software richieste e quindi utilizzarli come lavoratori in CMLE.
Una volta completato il lavoro di formazione, CMLE non arresta automaticamente le risorse utilizzate per la formazione. Questo perché potrebbe essere necessario distribuire e servire il modello addestrato per scopi di inferenza. Spetta all'utente decidere quando e come terminare le risorse per evitare costi inutili.
In sintesi, CMLE offre una potente piattaforma per l'addestramento di modelli di machine learning paralleli. Tuttavia, richiede l'acquisizione e la configurazione manuale delle risorse e non gestisce l'arresto delle risorse al termine della formazione. Gli utenti devono fornire le risorse necessarie utilizzando servizi GCP come Compute Engine o Kubernetes Engine e gestire il loro ciclo di vita in base ai loro requisiti specifici.
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