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.
{{EJS6}}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.
{{EJS7}}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.
{{EJS8}}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.
{{EJS9}}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:
{{EJS11}}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:
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning