Quando si tratta di servire un modello esportato in produzione nel campo dell'Intelligenza Artificiale, in particolare nel contesto delle previsioni Google Cloud Machine Learning e Serverless su larga scala, sono disponibili diverse opzioni principali. Queste opzioni forniscono diversi approcci alla distribuzione e al servizio di modelli di machine learning, ognuno con i propri vantaggi e considerazioni.
1. Funzioni cloud:
Cloud Functions è una piattaforma di elaborazione serverless offerta da Google Cloud che ti consente di eseguire il tuo codice in risposta agli eventi. Fornisce un modo flessibile e scalabile per servire modelli di machine learning. Puoi distribuire il modello esportato come funzione cloud e richiamarlo utilizzando le richieste HTTP. Ciò ti consente di integrare facilmente il tuo modello con altri servizi e applicazioni.
Esempio:
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. Corsa nel cloud:
Cloud Run è una piattaforma serverless completamente gestita che scala automaticamente i tuoi container. Puoi containerizzare il tuo modello esportato e distribuirlo su Cloud Run. Questo fornisce un ambiente coerente e scalabile per servire il tuo modello. Cloud Run supporta anche le richieste HTTP, facilitando l'integrazione con altri servizi.
Esempio:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Previsione della piattaforma AI:
AI Platform Prediction è un servizio gestito fornito da Google Cloud per servire modelli di machine learning. Puoi distribuire il tuo modello esportato su AI Platform Prediction, che si occupa dell'infrastruttura e del ridimensionamento per te. Supporta vari framework di machine learning e fornisce funzionalità come il ridimensionamento automatico e la previsione online.
Esempio:
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. Kubernet:
Kubernetes è una piattaforma di orchestrazione di container open source che ti consente di gestire e ridimensionare le tue applicazioni containerizzate. Puoi distribuire il tuo modello esportato come servizio Kubernetes, che fornisce un'opzione di distribuzione altamente personalizzabile e scalabile. Kubernetes offre anche funzionalità come il bilanciamento del carico e il ridimensionamento automatico.
Esempio:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Queste opzioni principali per servire un modello esportato in produzione forniscono flessibilità, scalabilità e facilità di integrazione con altri servizi. La scelta dell'opzione giusta dipende da fattori quali i requisiti specifici dell'applicazione, il carico di lavoro previsto e la familiarità con le piattaforme di distribuzione.
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