Dalam hal melayani model yang diekspor dalam produksi di bidang Kecerdasan Buatan, khususnya dalam konteks Google Cloud Machine Learning dan prediksi Tanpa Server dalam skala besar, ada beberapa opsi utama yang tersedia. Opsi ini memberikan pendekatan yang berbeda untuk menerapkan dan melayani model pembelajaran mesin, masing-masing dengan kelebihan dan pertimbangannya sendiri.
1. Fungsi Awan:
Cloud Functions adalah platform komputasi tanpa server yang ditawarkan oleh Google Cloud yang memungkinkan Anda menjalankan kode sebagai respons terhadap peristiwa. Ini memberikan cara yang fleksibel dan dapat diskalakan untuk melayani model pembelajaran mesin. Anda dapat menerapkan model yang diekspor sebagai Cloud Function dan memanggilnya menggunakan permintaan HTTP. Ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengintegrasikan model Anda dengan layanan dan aplikasi lain.
Contoh:
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. Lari Awan:
Cloud Run adalah platform tanpa server yang terkelola sepenuhnya yang secara otomatis menskalakan wadah Anda. Anda dapat mengemas model yang diekspor dan men-deploy-nya di Cloud Run. Ini memberikan lingkungan yang konsisten dan dapat diskalakan untuk menyajikan model Anda. Cloud Run juga mendukung permintaan HTTP, sehingga mudah diintegrasikan dengan layanan lain.
Contoh:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Prediksi Platform AI:
AI Platform Prediction adalah layanan terkelola yang disediakan oleh Google Cloud untuk melayani model pembelajaran mesin. Anda dapat menerapkan model yang diekspor pada AI Platform Prediction, yang menangani infrastruktur dan penskalaan untuk Anda. Ini mendukung berbagai kerangka pembelajaran mesin dan menyediakan fitur seperti penskalaan otomatis dan prediksi online.
Contoh:
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. Kubernet:
Kubernetes adalah platform orkestrasi container open-source yang memungkinkan Anda mengelola dan menskalakan aplikasi dalam container. Anda dapat menerapkan model yang diekspor sebagai layanan Kubernetes, yang menyediakan opsi penerapan yang sangat dapat disesuaikan dan skalabel. Kubernetes juga menawarkan fitur seperti load balancing dan penskalaan otomatis.
Contoh:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Opsi utama untuk melayani model yang diekspor dalam produksi ini memberikan fleksibilitas, skalabilitas, dan kemudahan integrasi dengan layanan lain. Memilih opsi yang tepat bergantung pada faktor-faktor seperti persyaratan khusus aplikasi Anda, beban kerja yang diharapkan, dan pemahaman Anda tentang platform penerapan.
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