Saat menggunakan pelatihan model pembelajaran mesin terdistribusi (ML) di Google Cloud AI Platform, Anda memang dapat menggunakan file konfigurasi untuk penerapan model CMLE (Cloud Machine Learning Engine) guna menentukan jumlah mesin yang digunakan dalam pelatihan. Namun, tidak bisa ditentukan secara langsung jenis mesin yang akan digunakan.
Dalam pelatihan model ML terdistribusi, file konfigurasi penerapan model CMLE memungkinkan Anda menentukan tingkat skala untuk pelatihan. Tingkat skala menentukan jumlah dan jenis mesin yang digunakan dalam tugas pelatihan. Opsi tingkat skala berkisar dari BASIC hingga CUSTOM, dengan setiap tingkat memiliki jumlah pekerja dan server parameter yang telah ditentukan sebelumnya. Dengan memilih tingkat skala yang sesuai, Anda dapat mengontrol jumlah mesin yang digunakan untuk pelatihan.
Misalnya, jika Anda memilih tingkat skala BASIC, maka akan menggunakan satu pekerja dan tidak ada server parameter. Di sisi lain, jika Anda memilih tingkat skala STANDARD_1, maka akan menggunakan satu pekerja dan satu server parameter. Tingkat skala PREMIUM_1 menggunakan satu pekerja dan empat server parameter, sedangkan tingkat skala CUSTOM memungkinkan Anda menentukan jumlah pekerja dan server parameter secara eksplisit.
Namun, meskipun Anda dapat menentukan jumlah mesin, Anda tidak dapat secara langsung menentukan jenis mesin yang digunakan dalam pelatihan. Jenis mesin yang digunakan ditentukan oleh tingkat skala dan ditentukan sebelumnya oleh Google Cloud AI Platform. Setiap tingkat skala memiliki jenis mesin default yang terkait dengannya, yang dioptimalkan untuk tingkat skala tertentu. Misalnya, tingkat skala BASIC menggunakan jenis mesin n1-standard-1, sedangkan tingkat skala STANDARD_1 menggunakan jenis mesin n1-standard-4.
Jika Anda memerlukan kontrol lebih besar terhadap jenis mesin yang digunakan dalam pelatihan, Anda dapat menggunakan container khusus dengan Cloud AI Platform. Dengan kontainer khusus, Anda dapat membuat dan menerapkan citra pelatihan Anda sendiri, yang memungkinkan Anda menentukan jenis mesin dan dependensi lain yang diperlukan untuk pelatihan. Dengan membuat kontainer khusus, Anda memiliki fleksibilitas untuk menentukan jenis mesin yang sesuai dengan kebutuhan pelatihan Anda.
Saat menggunakan pelatihan model ML terdistribusi di Google Cloud AI Platform, Anda dapat menentukan jumlah mesin yang digunakan untuk pelatihan melalui file konfigurasi penerapan model CMLE. Namun, Anda tidak bisa langsung menentukan jenis mesin yang digunakan, karena ditentukan oleh tingkat skala. Jika Anda memerlukan kontrol lebih besar terhadap jenis mesin, Anda dapat memanfaatkan kontainer khusus untuk membangun dan menerapkan citra pelatihan Anda sendiri.
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