Google Cloud AI Platform'da dağıtılmış makine öğrenimi (ML) modeli eğitimini kullanırken, eğitimde kullanılan makinelerin sayısını tanımlamak için CMLE (Bulut Makine Öğrenimi Motoru) model dağıtımına yönelik yapılandırma dosyasından gerçekten yararlanabilirsiniz. Ancak kullanılacak makinelerin tipini doğrudan tanımlamak mümkün değildir.
Dağıtılmış ML modeli eğitiminde CMLE modeli dağıtım yapılandırma dosyası, eğitim için ölçek katmanını belirtmenize olanak tanır. Ölçek katmanı, eğitim işinde kullanılan makinelerin sayısını ve türünü belirler. Ölçek katmanı seçenekleri BASIC'ten CUSTOM'a kadar değişir ve her katmanda önceden tanımlanmış sayıda çalışan ve parametre sunucusu bulunur. Uygun ölçek katmanını seçerek eğitim için kullanılan makinelerin sayısını kontrol edebilirsiniz.
Örneğin, BASIC ölçek katmanını seçerseniz, tek bir çalışan kullanır ve hiçbir parametre sunucusu kullanmaz. Öte yandan, STANDARD_1 ölçek katmanını seçerseniz, bir çalışan ve bir parametre sunucusu kullanılacaktır. PREMIUM_1 ölçek katmanı bir çalışan ve dört parametre sunucusunu kullanırken CUSTOM ölçek katmanı, çalışanların ve parametre sunucularının sayısını açıkça belirtmenize olanak tanır.
Ancak makine sayısını tanımlayabildiğiniz halde eğitimde kullanılan makinelerin türünü doğrudan belirleyemezsiniz. Kullanılan makinelerin türü ölçek katmanına göre belirlenir ve Google Cloud AI Platform tarafından önceden tanımlanır. Her ölçek katmanının, belirli ölçek katmanı için optimize edilmiş, kendisiyle ilişkilendirilmiş bir varsayılan makine türü vardır. Örneğin, BASIC ölçek katmanı n1-standart-1 makine türünü kullanırken STANDARD_1 ölçek katmanı n1-standart-4 makine türünü kullanır.
Eğitimde kullanılan makine türleri üzerinde daha fazla kontrole ihtiyacınız varsa Cloud AI Platform ile özel konteynerleri kullanabilirsiniz. Özel kapsayıcılarla, eğitim için gereken makine türlerini ve diğer bağımlılıkları belirtmenize olanak tanıyan kendi eğitim görüntünüzü oluşturabilir ve dağıtabilirsiniz. Özel bir konteyner oluşturarak, eğitim ihtiyaçlarınıza uygun makine türlerini tam olarak tanımlama esnekliğine sahip olursunuz.
Google Cloud AI Platform'da dağıtılmış makine öğrenimi modeli eğitimi kullanırken CMLE modeli dağıtım yapılandırma dosyası aracılığıyla eğitim için kullanılan makine sayısını tanımlayabilirsiniz. Ancak ölçek katmanı tarafından belirlendiğinden, kullanılan makinelerin türünü doğrudan belirtemezsiniz. Makine türleri üzerinde daha fazla kontrole ihtiyacınız varsa kendi eğitim görüntünüzü oluşturmak ve dağıtmak için özel kapsayıcılardan yararlanabilirsiniz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin