Il processo di utilizzo del servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine prevede diversi passaggi che consentono agli utenti di implementare e utilizzare modelli di machine learning per fare previsioni su larga scala. Questo servizio, che fa parte della piattaforma AI di Google Cloud, offre una soluzione serverless per l'esecuzione di previsioni su modelli addestrati, consentendo agli utenti di concentrarsi sullo sviluppo e sull'implementazione dei propri modelli piuttosto che sulla gestione dell'infrastruttura.
1. Sviluppo e formazione del modello:
Il primo passaggio per utilizzare il servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine è sviluppare e addestrare un modello di machine learning. Ciò comporta in genere attività come la pre-elaborazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, la selezione del modello e l'addestramento del modello. Google Cloud fornisce vari strumenti e servizi, come Google Cloud Dataflow e Google Cloud Dataprep, per assistere in queste attività.
2. Esportazione e imballaggio del modello:
Una volta che il modello di machine learning è stato addestrato e pronto per la distribuzione, deve essere esportato e impacchettato in un formato che possa essere utilizzato dal servizio di previsione. Google Cloud Machine Learning Engine supporta vari framework di machine learning, come TensorFlow e scikit-learn, consentendo agli utenti di esportare i propri modelli in un formato compatibile con questi framework.
3. Distribuzione del modello:
Il passaggio successivo consiste nell'eseguire il deployment del modello addestrato su Google Cloud Machine Learning Engine. Ciò comporta la creazione di una risorsa modello sulla piattaforma, la specifica del tipo di modello (ad es. TensorFlow, scikit-learn) e il caricamento del file del modello esportato. Google Cloud Machine Learning Engine fornisce un'interfaccia a riga di comando (CLI) e un'API RESTful per la gestione delle implementazioni dei modelli.
4. Versione e ridimensionamento:
Google Cloud Machine Learning Engine consente agli utenti di creare più versioni di un modello distribuito. Ciò è utile per lo sviluppo iterativo e il test di nuove versioni del modello senza interrompere l'elaborazione delle previsioni. Ogni versione del modello può essere ridimensionata in modo indipendente in base al carico di lavoro previsto, garantendo un utilizzo efficiente delle risorse.
5. Richieste di previsione:
Per effettuare previsioni utilizzando il modello distribuito, gli utenti devono inviare richieste di previsione al servizio di previsione. Le richieste di previsione possono essere effettuate utilizzando l'API RESTful fornita da Google Cloud Machine Learning Engine o utilizzando lo strumento a riga di comando gcloud. I dati di input per le richieste di previsione devono essere in un formato compatibile con i requisiti di input del modello.
6. Monitoraggio e registrazione:
Google Cloud Machine Learning Engine offre funzionalità di monitoraggio e registrazione per monitorare le prestazioni e l'utilizzo dei modelli implementati. Gli utenti possono monitorare metriche come la latenza delle previsioni e l'utilizzo delle risorse tramite Google Cloud Console o utilizzando l'API Cloud Monitoring. Inoltre, i registri possono essere generati per le richieste di previsione, consentendo agli utenti di risolvere i problemi e analizzare i risultati delle previsioni.
7. Ottimizzazione dei costi:
Google Cloud Machine Learning Engine offre varie funzionalità per ottimizzare il costo dell'esecuzione di previsioni su larga scala. Gli utenti possono sfruttare la scalabilità automatica per regolare automaticamente il numero di nodi di previsione in base al carico di lavoro in entrata. Possono anche sfruttare la previsione in batch, che consente loro di elaborare grandi quantità di dati in parallelo, riducendo il costo complessivo della previsione.
L'utilizzo del servizio di previsione di Google Cloud Machine Learning Engine comporta passaggi quali lo sviluppo e l'addestramento del modello, l'esportazione e il confezionamento del modello, l'implementazione del modello, il controllo delle versioni e il ridimensionamento, le richieste di previsione, il monitoraggio e la registrazione e l'ottimizzazione dei costi. Seguendo questi passaggi, gli utenti possono utilizzare efficacemente il servizio di previsione serverless fornito da Google Cloud per implementare ed eseguire modelli di machine learning su larga scala.
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