Nalika nyedhiyakake model sing diekspor ing produksi ing bidang Artificial Intelligence, khusus ing konteks Google Cloud Machine Learning lan prediksi Serverless ing skala, ana sawetara pilihan utama sing kasedhiya. Opsi iki nyedhiyakake pendekatan sing beda kanggo nyebarake lan ngladeni model pembelajaran mesin, saben duwe kaluwihan lan pertimbangan dhewe.
1. Fungsi Cloud:
Cloud Functions minangka platform komputasi tanpa server sing ditawakake Google Cloud sing ngidini sampeyan mbukak kode kanggo nanggepi acara. Iki nyedhiyakake cara sing fleksibel lan bisa diukur kanggo ngladeni model pembelajaran mesin. Sampeyan bisa masang model sing diekspor minangka Cloud Function lan nggunakake panjalukan HTTP. Iki ngidini sampeyan gampang nggabungake model karo layanan lan aplikasi liyane.
Conto:
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. Cloud Run:
Cloud Run minangka platform tanpa server sing dikelola kanthi otomatis sing otomatis ngukur kontaner sampeyan. Sampeyan bisa ngemot model sing diekspor lan nyebarake ing Cloud Run. Iki nyedhiyakake lingkungan sing konsisten lan bisa diukur kanggo ngladeni model sampeyan. Cloud Run uga ndhukung panjalukan HTTP, supaya gampang digabungake karo layanan liyane.
Conto:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Prediksi Platform AI:
Prediksi Platform AI minangka layanan sing dikelola Google Cloud kanggo ngladeni model pembelajaran mesin. Sampeyan bisa masang model sing diekspor ing Prediksi Platform AI, sing ngurus infrastruktur lan skala kanggo sampeyan. Ndhukung macem-macem kerangka learning machine lan nyedhiyakake fitur kaya autoscaling lan prediksi online.
Conto:
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 minangka platform orkestrasi wadah open-source sing ngidini sampeyan ngatur lan nggedhekake aplikasi wadah. Sampeyan bisa masang model sing diekspor minangka layanan Kubernetes, sing nyedhiyakake pilihan panyebaran sing bisa disesuaikan lan bisa diukur. Kubernetes uga nawakake fitur kaya load balancing lan skala otomatis.
Conto:
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 iki kanggo ngladeni model sing diekspor ing produksi nyedhiyakake keluwesan, skalabilitas, lan gampang integrasi karo layanan liyane. Milih pilihan sing tepat gumantung saka faktor kayata syarat khusus aplikasi sampeyan, beban kerja sing dikarepake, lan kenal karo platform panyebaran.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Prediksi tanpa server ing skala (pindhah menyang topik sing gegandhengan)
- Review ujian