Yapay Zeka alanında, özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi ve geniş ölçekte Sunucusuz tahminler bağlamında, dışa aktarılan bir modelin üretimde sunulması söz konusu olduğunda, kullanılabilecek birkaç temel seçenek vardır. Bu seçenekler, makine öğrenimi modellerini dağıtmaya ve sunmaya yönelik farklı yaklaşımlar sunar ve her birinin kendi avantajları ve değerlendirmeleri vardır.
1. Bulut İşlevleri:
Cloud Functions, Google Cloud tarafından sunulan ve olaylara yanıt olarak kodunuzu çalıştırmanıza olanak tanıyan sunucusuz bir bilgi işlem platformudur. Makine öğrenimi modellerine hizmet vermek için esnek ve ölçeklenebilir bir yol sağlar. Dışa aktarılan modelinizi bir Bulut İşlevi olarak dağıtabilir ve HTTP isteklerini kullanarak çağırabilirsiniz. Bu, modelinizi diğer hizmetler ve uygulamalarla kolayca entegre etmenizi sağlar.
Örnek:
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. Bulut Koşusu:
Cloud Run, kapsayıcılarınızı otomatik olarak ölçeklendiren, tümüyle yönetilen, sunucusuz bir platformdur. Dışa aktarılan modelinizi kapsayıcıya yükleyebilir ve Cloud Run'da dağıtabilirsiniz. Bu, modelinize hizmet vermek için tutarlı ve ölçeklenebilir bir ortam sağlar. Cloud Run, HTTP isteklerini de destekleyerek diğer hizmetlerle entegrasyonu kolaylaştırır.
Örnek:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI Platform Tahmini:
AI Platform Prediction, makine öğrenimi modellerine hizmet vermek için Google Cloud tarafından sağlanan yönetilen bir hizmettir. Dışa aktarılan modelinizi, sizin yerinize altyapı ve ölçeklendirmeyle ilgilenen AI Platform Prediction üzerinde dağıtabilirsiniz. Çeşitli makine öğrenimi çerçevelerini destekler ve otomatik ölçeklendirme ve çevrimiçi tahmin gibi özellikler sağlar.
Örnek:
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'ler:
Kubernetes, kapsayıcılı uygulamalarınızı yönetmenize ve ölçeklendirmenize olanak tanıyan açık kaynaklı bir kap düzenleme platformudur. Dışa aktarılan modelinizi, son derece özelleştirilebilir ve ölçeklenebilir bir dağıtım seçeneği sunan bir Kubernetes hizmeti olarak dağıtabilirsiniz. Kubernetes ayrıca yük dengeleme ve otomatik ölçeklendirme gibi özellikler sunar.
Örnek:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Üretimde dışa aktarılan bir modele hizmet vermeye yönelik bu birincil seçenekler, esneklik, ölçeklenebilirlik ve diğer hizmetlerle entegrasyon kolaylığı sağlar. Doğru seçeneğin seçilmesi, uygulamanızın özel gereksinimleri, beklenen iş yükü ve dağıtım platformlarına aşinalığınız gibi faktörlere bağlıdır.
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