Als het gaat om het aanbieden van een geëxporteerd model in productie op het gebied van kunstmatige intelligentie, met name in de context van Google Cloud Machine Learning en serverloze voorspellingen op schaal, zijn er verschillende primaire opties beschikbaar. Deze opties bieden verschillende benaderingen voor het implementeren en bedienen van machine learning-modellen, elk met hun eigen voordelen en overwegingen.
1. Cloudfuncties:
Cloud Functions is een serverloos rekenplatform dat wordt aangeboden door Google Cloud waarmee u uw code kunt uitvoeren als reactie op gebeurtenissen. Het biedt een flexibele en schaalbare manier om machine learning-modellen te bedienen. U kunt uw geëxporteerde model implementeren als een cloudfunctie en deze aanroepen met behulp van HTTP-verzoeken. Hierdoor kunt u uw model eenvoudig integreren met andere diensten en applicaties.
Voorbeeld:
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. Cloudrun:
Cloud Run is een volledig beheerd serverloos platform dat uw containers automatisch schaalt. U kunt uw geëxporteerde model in een container plaatsen en implementeren in Cloud Run. Dit biedt een consistente en schaalbare omgeving voor het bedienen van uw model. Cloud Run ondersteunt ook HTTP-verzoeken, waardoor het gemakkelijk te integreren is met andere services.
Voorbeeld:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI-platformvoorspelling:
AI Platform Prediction is een beheerde service die wordt aangeboden door Google Cloud voor het aanbieden van machine learning-modellen. U kunt uw geëxporteerde model implementeren op AI Platform Prediction, dat de infrastructuur en schaalbaarheid voor u regelt. Het ondersteunt verschillende machine learning-frameworks en biedt functies zoals automatisch schalen en online voorspelling.
Voorbeeld:
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. Kubernetes:
Kubernetes is een open-source platform voor containerorkestratie waarmee u uw gecontaineriseerde applicaties kunt beheren en schalen. U kunt uw geëxporteerde model implementeren als een Kubernetes-service, die een zeer aanpasbare en schaalbare implementatieoptie biedt. Kubernetes biedt ook functies zoals load balancing en automatisch schalen.
Voorbeeld:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Deze primaire opties voor het bedienen van een geëxporteerd model in productie bieden flexibiliteit, schaalbaarheid en eenvoudige integratie met andere services. Het kiezen van de juiste optie hangt af van factoren zoals de specifieke vereisten van uw applicatie, de verwachte werkbelasting en uw bekendheid met de implementatieplatforms.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning