Cloud Machine Learning Engine (CMLE) adalah alat canggih yang disediakan oleh Google Cloud Platform (GCP) untuk melatih model pembelajaran mesin secara terdistribusi dan paralel. Namun, model ini tidak menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis, juga tidak menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai. Dalam jawaban ini, kami akan mempelajari detail CMLE, kemampuannya, dan kebutuhan pengelolaan sumber daya secara manual.
CMLE dirancang untuk menyederhanakan proses pelatihan dan penerapan model pembelajaran mesin dalam skala besar. Ini menyediakan lingkungan terkelola yang memungkinkan pengguna untuk fokus pada pengembangan model daripada manajemen infrastruktur. CMLE memanfaatkan kekuatan infrastruktur GCP untuk mendistribusikan beban kerja pelatihan ke beberapa mesin, sehingga memungkinkan waktu pelatihan lebih cepat dan menangani kumpulan data yang besar.
Saat menggunakan CMLE, pengguna memiliki fleksibilitas untuk memilih jenis dan jumlah sumber daya yang diperlukan untuk tugas pelatihan mereka. Mereka dapat memilih jenis mesin, jumlah pekerja, dan parameter lainnya berdasarkan kebutuhan spesifik mereka. Namun, CMLE tidak secara otomatis memperoleh dan mengkonfigurasi sumber daya ini. Pengguna bertanggung jawab untuk menyediakan sumber daya yang diperlukan sebelum memulai pekerjaan pelatihan.
Untuk memperoleh resource, pengguna dapat memanfaatkan layanan GCP seperti Compute Engine atau Kubernetes Engine. Layanan ini menyediakan infrastruktur yang terukur dan fleksibel untuk mengakomodasi beban kerja pelatihan. Pengguna dapat membuat instance atau container mesin virtual, mengonfigurasinya dengan dependensi perangkat lunak yang diperlukan, lalu menggunakannya sebagai pekerja di CMLE.
Setelah tugas pelatihan selesai, CMLE tidak secara otomatis mematikan sumber daya yang digunakan untuk pelatihan. Hal ini karena model yang dilatih mungkin perlu diterapkan dan disajikan untuk tujuan inferensi. Pengguna berhak memutuskan kapan dan bagaimana menghentikan sumber daya untuk menghindari biaya yang tidak perlu.
Ringkasnya, CMLE menawarkan platform canggih untuk pelatihan model pembelajaran mesin paralel. Namun, ini memerlukan akuisisi dan konfigurasi sumber daya secara manual dan tidak menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan selesai. Pengguna perlu menyediakan resource yang diperlukan menggunakan layanan GCP seperti Compute Engine atau Kubernetes Engine dan mengelola siklus prosesnya berdasarkan kebutuhan spesifik mereka.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dalam Pembelajaran Mesin:
- 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?
- Apakah mode bersemangat mencegah fungsi komputasi terdistribusi TensorFlow?
- Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
- Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
- Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
- Bisakah CMLE membaca data penyimpanan Google Cloud dan menggunakan model terlatih tertentu untuk inferensi?
- Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
- Apa itu algoritma Gradient Boosting?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan Pembelajaran Mesin