Proses penggunaan layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine melibatkan beberapa langkah yang memungkinkan pengguna menerapkan dan memanfaatkan model pembelajaran mesin untuk membuat prediksi dalam skala besar. Layanan ini, yang merupakan bagian dari platform Google Cloud AI, menawarkan solusi tanpa server untuk menjalankan prediksi pada model terlatih, memungkinkan pengguna untuk fokus pada pengembangan dan penerapan model mereka daripada mengelola infrastruktur.
1. Pengembangan dan Pelatihan Model:
Langkah pertama dalam menggunakan layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine adalah mengembangkan dan melatih model machine learning. Ini biasanya melibatkan tugas-tugas seperti preprocessing data, rekayasa fitur, pemilihan model, dan pelatihan model. Google Cloud menyediakan berbagai alat dan layanan, seperti Google Cloud Dataflow dan Google Cloud Dataprep, untuk membantu tugas ini.
2. Model Ekspor dan Pengemasan:
Setelah model machine learning dilatih dan siap diterapkan, model tersebut perlu diekspor dan dikemas dalam format yang dapat digunakan oleh layanan prediksi. Google Cloud Machine Learning Engine mendukung berbagai framework machine learning, seperti TensorFlow dan scikit-learn, yang memungkinkan pengguna mengekspor model mereka dalam format yang kompatibel dengan framework ini.
3. Penerapan Model:
Langkah selanjutnya adalah men-deploy model yang telah dilatih di Google Cloud Machine Learning Engine. Ini melibatkan pembuatan sumber daya model pada platform, menentukan jenis model (misalnya, TensorFlow, scikit-learn), dan mengunggah file model yang diekspor. Google Cloud Machine Learning Engine menyediakan antarmuka baris perintah (CLI) dan RESTful API untuk mengelola penerapan model.
4. Pembuatan Versi dan Penskalaan:
Google Cloud Machine Learning Engine memungkinkan pengguna membuat beberapa versi model yang diterapkan. Ini berguna untuk pengembangan berulang dan pengujian versi model baru tanpa mengganggu penyajian prediksi. Setiap versi model dapat diskalakan secara independen berdasarkan prediksi beban kerja, memastikan penggunaan sumber daya yang efisien.
5. Permintaan Prediksi:
Untuk membuat prediksi menggunakan model yang diterapkan, pengguna perlu mengirimkan permintaan prediksi ke layanan prediksi. Permintaan prediksi dapat dibuat menggunakan RESTful API yang disediakan oleh Google Cloud Machine Learning Engine atau dengan menggunakan alat baris perintah gcloud. Data input untuk permintaan prediksi harus dalam format yang kompatibel dengan persyaratan input model.
6. Pemantauan dan Pencatatan:
Google Cloud Machine Learning Engine memberikan kemampuan pemantauan dan logging untuk melacak performa dan penggunaan model yang diterapkan. Pengguna dapat memantau metrik seperti latensi prediksi dan pemanfaatan sumber daya melalui Google Cloud Console atau dengan menggunakan Cloud Monitoring API. Selain itu, log dapat dibuat untuk permintaan prediksi, memungkinkan pengguna memecahkan masalah dan menganalisis hasil prediksi.
7. Pengoptimalan Biaya:
Google Cloud Machine Learning Engine menawarkan berbagai fitur untuk mengoptimalkan biaya menjalankan prediksi dalam skala besar. Pengguna dapat memanfaatkan penskalaan otomatis untuk secara otomatis menyesuaikan jumlah node prediksi berdasarkan beban kerja yang masuk. Mereka juga dapat memanfaatkan prediksi batch, yang memungkinkan mereka memproses data dalam jumlah besar secara paralel, mengurangi biaya prediksi secara keseluruhan.
Menggunakan layanan prediksi Google Cloud Machine Learning Engine melibatkan langkah-langkah seperti pengembangan dan pelatihan model, ekspor dan pengemasan model, penerapan model, pembuatan versi dan penskalaan, permintaan prediksi, pemantauan dan logging, serta pengoptimalan biaya. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, pengguna dapat secara efektif memanfaatkan layanan prediksi tanpa server yang disediakan oleh Google Cloud untuk men-deploy dan menjalankan model machine learning dalam skala besar.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning