Когда дело доходит до обслуживания экспортированной модели в производстве в области искусственного интеллекта, особенно в контексте Google Cloud Machine Learning и бессерверных прогнозов в масштабе, есть несколько основных доступных вариантов. Эти варианты предоставляют различные подходы к развертыванию и обслуживанию моделей машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества и особенности.
1. Облачные функции:
Cloud Functions — это бессерверная вычислительная платформа, предлагаемая Google Cloud, которая позволяет запускать код в ответ на события. Он обеспечивает гибкий и масштабируемый способ обслуживания моделей машинного обучения. Вы можете развернуть экспортированную модель как облачную функцию и вызывать ее с помощью HTTP-запросов. Это позволяет легко интегрировать вашу модель с другими сервисами и приложениями.
Пример:
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. Облачный запуск:
Cloud Run — это полностью управляемая бессерверная платформа, которая автоматически масштабирует ваши контейнеры. Вы можете поместить экспортированную модель в контейнер и развернуть ее в Cloud Run. Это обеспечивает согласованную и масштабируемую среду для обслуживания вашей модели. Cloud Run также поддерживает HTTP-запросы, что упрощает интеграцию с другими сервисами.
Пример:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Прогноз платформы ИИ:
AI Platform Prediction — это управляемая служба, предоставляемая Google Cloud для обслуживания моделей машинного обучения. Вы можете развернуть экспортированную модель в AI Platform Prediction, которая позаботится об инфраструктуре и масштабировании за вас. Он поддерживает различные платформы машинного обучения и предоставляет такие функции, как автоматическое масштабирование и онлайн-прогнозирование.
Пример:
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. Кубернет:
Kubernetes — это платформа для оркестрации контейнеров с открытым исходным кодом, которая позволяет вам управлять контейнерными приложениями и масштабировать их. Вы можете развернуть экспортированную модель как сервис Kubernetes, который предоставляет широкие возможности настройки и масштабирования. Kubernetes также предлагает такие функции, как балансировка нагрузки и автоматическое масштабирование.
Пример:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Эти основные варианты обслуживания экспортированной модели в рабочей среде обеспечивают гибкость, масштабируемость и простоту интеграции с другими службами. Выбор правильного варианта зависит от таких факторов, как конкретные требования вашего приложения, ожидаемая рабочая нагрузка и ваше знакомство с платформами развертывания.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Что такое преобразование текста в речь (TTS) и как оно работает с искусственным интеллектом?
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Что на самом деле означает больший набор данных?
- Каковы примеры гиперпараметров алгоритма?
- Что такое ансамблевое обучение?
- Что делать, если выбранный алгоритм машинного обучения не подходит и как можно убедиться, что выбран правильный?
- Нуждается ли модель машинного обучения в контроле во время обучения?
- Какие ключевые параметры используются в алгоритмах на основе нейронных сетей?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning