Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetini kullanma süreci, kullanıcıların geniş ölçekte tahminler yapmak için makine öğrenimi modellerini dağıtmasına ve kullanmasına olanak tanıyan birkaç adımı içerir. Google Cloud AI platformunun bir parçası olan bu hizmet, eğitilen modellerde tahminler çalıştırmak için sunucusuz bir çözüm sunarak kullanıcıların altyapıyı yönetmek yerine modellerini geliştirmeye ve dağıtmaya odaklanmasına olanak tanır.
1. Model Geliştirme ve Eğitim:
Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetini kullanmanın ilk adımı, bir makine öğrenimi modeli geliştirmek ve eğitmektir. Bu genellikle veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve model eğitimi gibi görevleri içerir. Google Cloud, bu görevlere yardımcı olmak için Google Cloud Dataflow ve Google Cloud Dataprep gibi çeşitli araçlar ve hizmetler sağlar.
2. Model İhracatı ve Paketleme:
Makine öğrenimi modeli eğitilip dağıtıma hazır hale geldikten sonra, tahmin hizmeti tarafından kullanılabilecek bir biçimde dışarı aktarılmalı ve paketlenmelidir. Google Cloud Machine Learning Engine, TensorFlow ve scikit-learn gibi çeşitli makine öğrenimi çerçevelerini destekleyerek kullanıcıların modellerini bu çerçevelerle uyumlu bir biçimde dışa aktarmasına olanak tanır.
3. Model Dağıtımı:
Sonraki adım, eğitilen modeli Google Cloud Machine Learning Engine'de dağıtmaktır. Bu, platformda bir model kaynağı oluşturmayı, model türünü belirtmeyi (ör. TensorFlow, scikit-learn) ve dışa aktarılan model dosyasını yüklemeyi içerir. Google Cloud Machine Learning Engine, model dağıtımlarını yönetmek için bir komut satırı arayüzü (CLI) ve bir RESTful API sağlar.
4. Sürüm Oluşturma ve Ölçeklendirme:
Google Cloud Machine Learning Engine, kullanıcıların dağıtılan bir modelin birden çok sürümünü oluşturmasına olanak tanır. Bu, tahminlerin sunumunu kesintiye uğratmadan yeni model sürümlerinin yinelemeli geliştirmesi ve test edilmesi için kullanışlıdır. Her model sürümü, tahmin edilen iş yüküne göre bağımsız olarak ölçeklendirilebilir ve verimli kaynak kullanımı sağlanır.
5. Tahmin İstekleri:
Dağıtılan modeli kullanarak tahminlerde bulunmak için kullanıcıların tahmin hizmetine tahmin istekleri göndermesi gerekir. Tahmin istekleri, Google Cloud Machine Learning Engine tarafından sağlanan RESTful API kullanılarak veya gcloud komut satırı aracı kullanılarak yapılabilir. Tahmin istekleri için girdi verileri, modelin girdi gereksinimleriyle uyumlu bir biçimde olmalıdır.
6. İzleme ve Günlüğe Kaydetme:
Google Cloud Machine Learning Engine, dağıtılan modellerin performansını ve kullanımını izlemek için izleme ve günlük kaydı özellikleri sağlar. Kullanıcılar, tahmin gecikmesi ve kaynak kullanımı gibi metrikleri Google Cloud Console veya Cloud Monitoring API kullanarak izleyebilir. Ek olarak, tahmin istekleri için günlükler oluşturularak kullanıcıların sorunları gidermesine ve tahmin sonuçlarını analiz etmesine olanak tanır.
7. Maliyet Optimizasyonu:
Google Cloud Machine Learning Engine, tahminleri geniş ölçekte çalıştırma maliyetini optimize etmek için çeşitli özellikler sunar. Kullanıcılar, gelen iş yüküne göre tahmin düğümü sayısını otomatik olarak ayarlamak için otomatik ölçeklendirmeden yararlanabilir. Ayrıca, büyük miktarda veriyi paralel olarak işlemelerine olanak tanıyan ve genel tahmin maliyetini azaltan toplu tahminden de yararlanabilirler.
Google Cloud Machine Learning Engine'in tahmin hizmetini kullanmak, model geliştirme ve eğitim, modeli dışa aktarma ve paketleme, model dağıtımı, sürüm oluşturma ve ölçeklendirme, tahmin istekleri, izleme ve günlük kaydı ve maliyet optimizasyonu gibi adımları içerir. Kullanıcılar, bu adımları izleyerek, makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte dağıtmak ve çalıştırmak için Google Cloud tarafından sağlanan sunucusuz tahmin hizmetini etkili bir şekilde kullanabilir.
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