Het proces van het gebruik van de voorspellingsservice van Google Cloud Machine Learning Engine omvat verschillende stappen waarmee gebruikers machine learning-modellen kunnen implementeren en gebruiken om op grote schaal voorspellingen te doen. Deze service, die deel uitmaakt van het Google Cloud AI-platform, biedt een serverloze oplossing voor het uitvoeren van voorspellingen op getrainde modellen, waardoor gebruikers zich kunnen concentreren op de ontwikkeling en implementatie van hun modellen in plaats van op het beheer van de infrastructuur.
1. Modelontwikkeling en training:
De eerste stap bij het gebruik van de voorspellingsservice van Google Cloud Machine Learning Engine is het ontwikkelen en trainen van een machine learning-model. Dit omvat doorgaans taken zoals gegevensvoorverwerking, functie-engineering, modelselectie en modeltraining. Google Cloud biedt verschillende tools en services, zoals Google Cloud Dataflow en Google Cloud Dataprep, om bij deze taken te helpen.
2. Modelexport en verpakking:
Zodra het machine learning-model is getraind en gereed is voor implementatie, moet het worden geëxporteerd en verpakt in een formaat dat kan worden gebruikt door de voorspellingsservice. Google Cloud Machine Learning Engine ondersteunt verschillende machine learning-frameworks, zoals TensorFlow en scikit-learn, waardoor gebruikers hun modellen kunnen exporteren in een formaat dat compatibel is met deze frameworks.
3. Modelimplementatie:
De volgende stap is het implementeren van het getrainde model op Google Cloud Machine Learning Engine. Dit omvat het maken van een modelresource op het platform, het specificeren van het modeltype (bijv. TensorFlow, scikit-learn) en het uploaden van het geëxporteerde modelbestand. Google Cloud Machine Learning Engine biedt een opdrachtregelinterface (CLI) en een RESTful API voor het beheren van modelimplementaties.
4. Versiebeheer en schaalvergroting:
Met Google Cloud Machine Learning Engine kunnen gebruikers meerdere versies van een geïmplementeerd model maken. Dit is handig voor iteratieve ontwikkeling en testen van nieuwe modelversies zonder de levering van voorspellingen te onderbreken. Elke modelversie kan onafhankelijk worden geschaald op basis van de voorspelde werklast, waardoor een efficiënt gebruik van resources wordt gegarandeerd.
5. Voorspellingsverzoeken:
Om voorspellingen te doen met behulp van het geïmplementeerde model, moeten gebruikers voorspellingsverzoeken naar de voorspellingsservice sturen. Voorspellingsverzoeken kunnen worden gedaan met behulp van de RESTful API van Google Cloud Machine Learning Engine of met behulp van de opdrachtregeltool gcloud. De invoergegevens voor voorspellingsverzoeken moeten een indeling hebben die compatibel is met de invoervereisten van het model.
6. Bewaking en logboekregistratie:
Google Cloud Machine Learning Engine biedt mogelijkheden voor monitoring en logboekregistratie om de prestaties en het gebruik van geïmplementeerde modellen bij te houden. Gebruikers kunnen statistieken zoals voorspellingslatentie en resourcegebruik monitoren via de Google Cloud Console of met behulp van de Cloud Monitoring API. Bovendien kunnen logboeken worden gegenereerd voor voorspellingsverzoeken, zodat gebruikers problemen kunnen oplossen en voorspellingsresultaten kunnen analyseren.
7. Kostenoptimalisatie:
Google Cloud Machine Learning Engine biedt verschillende functies om de kosten van het uitvoeren van voorspellingen op schaal te optimaliseren. Gebruikers kunnen automatisch schalen gebruiken om het aantal voorspellingsknooppunten automatisch aan te passen op basis van de binnenkomende werkbelasting. Ze kunnen ook profiteren van batchvoorspelling, waardoor ze grote hoeveelheden gegevens parallel kunnen verwerken, waardoor de totale voorspellingskosten dalen.
Het gebruik van de voorspellingsservice van Google Cloud Machine Learning Engine omvat stappen zoals modelontwikkeling en -training, modelexport en -verpakking, modelimplementatie, versiebeheer en schaling, voorspellingsverzoeken, monitoring en logboekregistratie, en kostenoptimalisatie. Door deze stappen te volgen, kunnen gebruikers effectief gebruikmaken van de serverloze voorspellingsservice van Google Cloud om machine learning-modellen op schaal te implementeren en uit te voeren.
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