Как создать версию модели?
Создание версии модели машинного обучения в Google Cloud Platform (GCP) является критически важным шагом в развертывании моделей для бессерверных прогнозов в масштабе. Версия в этом контексте относится к конкретному экземпляру модели, который может использоваться для прогнозов. Этот процесс является неотъемлемой частью управления и поддержки различных итераций модели машинного обучения, позволяя разработчикам улучшать и обновлять модели, обеспечивая при этом стабильность и согласованность в производственных средах.
Понимание платформы Google Cloud AI
Google Cloud AI Platform предоставляет комплексный набор инструментов для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Он поддерживает различные фреймворки, такие как TensorFlow, scikit-learn и XGBoost, и облегчает развертывание моделей масштабируемым, бессерверным способом. AI Platform предназначена для оптимизации процесса перемещения моделей из разработки в производство, предоставляя такие возможности, как управление версиями, мониторинг и управление ресурсами.
Шаги по созданию версии модели
Создание версии модели включает несколько шагов, которые можно в целом разделить на подготовку модели, ее развертывание на AI Platform и управление версиями. Ниже приведено подробное пошаговое руководство по этим шагам:
Шаг 1: Подготовка модели
Перед развертыванием модели ее необходимо обучить и экспортировать в формате, совместимом с Google Cloud AI Platform. Например, при использовании TensorFlow модель следует сохранить в каталоге SavedModel. Этот каталог содержит архитектуру модели, веса и другие необходимые метаданные.
python
import tensorflow as tf
# Example of saving a TensorFlow model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Training code here...
# Save the model
model.save('saved_model/my_model')
Шаг 2: Загрузите модель в облачное хранилище Google (GCS)
После подготовки модели ее необходимо загрузить в хранилище Google Cloud Storage. Для развертывания AI Platform необходимо, чтобы модели хранились в GCS.
bash # Using gsutil to upload the model gsutil cp -r saved_model/my_model gs://your-bucket-name/model-directory/
Шаг 3: Развертывание модели на платформе ИИ
С моделью, сохраненной в GCS, следующим шагом будет создание ресурса модели в AI Platform. Это делается через Google Cloud Console, инструмент командной строки `gcloud` или клиентские библиотеки AI Platform.
bash # Create a model resource gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1
Шаг 4: Создание версии модели
Создание версии включает указание местоположения модели в GCS и настройку различных параметров, таких как тип машины, фреймворк и версия среды выполнения. Этот шаг важен, поскольку он позволяет развертывать различные версии одной и той же модели, облегчая A/B-тестирование, откат и постепенное развертывание.
bash
# Create a version of the model
gcloud ai-platform versions create v1 \
--model=my_model \
--origin=gs://your-bucket-name/model-directory/ \
--runtime-version=2.5 \
--framework=TENSORFLOW \
--python-version=3.7 \
--machine-type=n1-standard-4
Шаг 5: Управление версиями модели
После создания версии ею можно управлять через AI Platform. Это включает в себя установку версии по умолчанию, удаление старых версий и мониторинг производительности каждой версии.
– Установка версии по умолчанию: Версия по умолчанию используется для запросов прогнозирования, если версия не указана. Это можно задать с помощью команды `gcloud`:
bash gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
– Мониторинг и регистрация: AI Platform предоставляет инструменты регистрации и мониторинга для отслеживания производительности и использования каждой версии модели. Это необходимо для понимания того, как модель ведет себя в производстве, и выявления любых проблем, которые могут возникнуть.
– Удаление версии: Старые или неиспользуемые версии можно удалить, чтобы сократить расходы и эффективно управлять ресурсами:
bash gcloud ai-platform versions delete v1 --model=my_model
Лучшие практики управления версиями моделей
– Используйте семантическое версионирование: Принять схему версионирования, которая отражает изменения, внесенные в модель, например, семантическое версионирование (например, v1.0.0, v1.1.0). Это помогает понять характер изменений между версиями.
– Автоматизация развертывания: Включить управление версиями модели в конвейер CI/CD для автоматизации развертывания и тестирования новых версий. Это сокращает количество ручных ошибок и ускоряет процесс выпуска.
– Тест перед развертыванием: Тщательно тестируйте новые версии в промежуточной среде перед развертыванием в производстве. Это гарантирует, что модель будет работать так, как ожидается, в различных сценариях.
– Мониторинг и повторение: Постоянно отслеживайте производительность каждой версии модели и проводите итерации на основе отзывов и показателей производительности. Это помогает поддерживать точность и актуальность модели с течением времени.
Пример использования
Рассмотрим розничную компанию, использующую модель машинного обучения для прогнозирования спроса на продукцию. Компания регулярно обновляет модель, чтобы включить новые данные и повысить точность. Используя возможности управления версиями AI Platform, они могут развертывать новые версии модели, не нарушая существующую службу прогнозирования. Они также могут выполнять A/B-тестирование, направляя часть трафика на новую версию и сравнивая результаты с текущей версией. Такой подход позволяет им принимать основанные на данных решения о том, следует ли полностью переходить на новую версию модели.
Создание и управление версиями моделей в Google Cloud AI Platform является основополагающим аспектом масштабного развертывания моделей машинного обучения. Следуя структурированному подходу к управлению версиями моделей, организации могут гарантировать, что их модели надежны, масштабируемы и способны удовлетворять производственным требованиям. Этот процесс не только облегчает развертывание моделей, но и повышает способность итерировать и улучшать модели с течением времени, что приводит к улучшению прогностической производительности и бизнес-результатов.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Если кто-то использует модель Google и обучает ее на своем собственном экземпляре, сохраняет ли Google улучшения, полученные с помощью обучающих данных?
- Как узнать, какую модель машинного обучения использовать, до ее обучения?
- Что такое задача регрессии?
- Как можно перейти между таблицами Vertex AI и AutoML?
- Можно ли использовать Kaggle для загрузки финансовых данных и проведения статистического анализа и прогнозирования с использованием эконометрических моделей, таких как R-квадрат, ARIMA или GARCH?
- Можно ли использовать машинное обучение для прогнозирования риска ишемической болезни сердца?
- Каковы реальные изменения в связи с ребрендингом Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Каковы показатели оценки эффективности модели?
- Что такое линейная регрессия?
- Можно ли объединить различные модели МО и создать мастер-ИИ?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning