Cloud Machine Learning Engine (CMLE), makine öğrenimi modellerini dağıtılmış ve paralel bir şekilde eğitmek için Google Cloud Platform (GCP) tarafından sağlanan güçlü bir araçtır. Ancak otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunmaz ve modelin eğitimi bittikten sonra kaynağın kapatılması işlemini gerçekleştirmez. Bu cevapta CMLE'nin ayrıntılarına, yeteneklerine ve manuel kaynak yönetimi ihtiyacına değineceğiz.
CMLE, makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte eğitme ve dağıtma sürecini basitleştirmek için tasarlanmıştır. Kullanıcıların altyapı yönetimi yerine model geliştirmeye odaklanmasına olanak tanıyan yönetilen bir ortam sağlar. CMLE, eğitim iş yükünü birden fazla makineye dağıtmak için GCP altyapısının gücünden yararlanarak eğitim sürelerinin daha hızlı olmasını ve büyük veri kümelerinin işlenmesini sağlar.
CMLE'yi kullanırken kullanıcılar, eğitim işleri için gereken kaynak türünü ve sayısını seçme esnekliğine sahiptir. Özel gereksinimlerine göre makine tipini, çalışan sayısını ve diğer parametreleri seçebilirler. Ancak CMLE bu kaynakları otomatik olarak edinip yapılandırmaz. Eğitim işine başlamadan önce gerekli kaynakların sağlanması kullanıcının sorumluluğundadır.
Kaynakları edinmek için kullanıcılar Compute Engine veya Kubernetes Engine gibi GCP hizmetlerinden yararlanabilir. Bu hizmetler, eğitim iş yükünü karşılamak için ölçeklenebilir ve esnek bir altyapı sağlar. Kullanıcılar sanal makine örnekleri veya kapsayıcılar oluşturabilir, bunları gerekli yazılım bağımlılıklarıyla yapılandırabilir ve ardından bunları CMLE'de çalışan olarak kullanabilir.
Eğitim işi tamamlandıktan sonra CMLE, eğitim için kullanılan kaynakları otomatik olarak kapatmaz. Bunun nedeni, eğitilen modelin çıkarım amacıyla dağıtılması ve sunulması gerekebilmesidir. Gereksiz maliyetlerden kaçınmak için kaynakların ne zaman ve nasıl sonlandırılacağına karar vermek kullanıcıya kalmıştır.
Özetlemek gerekirse CMLE, paralel makine öğrenimi modeli eğitimi için güçlü bir platform sunar. Ancak kaynakların manuel olarak edinilmesini ve yapılandırılmasını gerektirir ve eğitim bittikten sonra kaynağın kapatılması işlemini gerçekleştirmez. Kullanıcıların, Compute Engine veya Kubernetes Engine gibi GCP hizmetlerini kullanarak gerekli kaynakları sağlaması ve yaşam döngülerini kendi özel gereksinimlerine göre yönetmesi gerekir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
- Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
- Degrade Arttırma algoritması nedir?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin