雲端機器學習引擎(CMLE)是Google雲端平台(GCP)提供的用於以分散式並行方式訓練機器學習模型的強大工具。 但是,它不提供自動資源取得和配置,也不提供模型訓練完成後資源關閉的處理。 在本回答中,我們將深入探討 CMLE 的詳細資訊、其功能以及手動資源管理的需求。
CMLE 旨在簡化大規模訓練和部署機器學習模型的流程。 它提供了一個託管環境,允許用戶專注於模型開發而不是基礎設施管理。 CMLE 利用 GCP 基礎架構的強大功能將訓練工作負載分配到多台機器上,從而縮短訓練時間並處理大型資料集。
使用 CMLE 時,使用者可以彈性選擇培訓工作所需的資源類型和數量。 他們可以根據自己的特定要求選擇機器類型、工人數量和其他參數。 但是,CMLE 不會自動取得和配置這些資源。 使用者有責任在開始培訓工作之前提供必要的資源。
為了取得資源,使用者可以利用GCP服務,例如Compute Engine或Kubernetes Engine。 這些服務提供了可擴展且靈活的基礎設施來適應培訓工作量。 使用者可以建立虛擬機器實例或容器,使用所需的軟體依賴項來配置它們,然後將它們用作 CMLE 中的工作程序。
訓練作業完成後,CMLE 不會自動關閉用於訓練的資源。 這是因為經過訓練的模型可能需要部署並用於推理目的。 由使用者決定何時以及如何終止資源以避免不必要的成本。
總而言之,CMLE 為平行機器學習模式訓練提供了一個強大的平台。 但需要手動取得和配置資源,且不處理訓練結束後的資源關閉。 使用者需要使用 Compute Engine 或 Kubernetes Engine 等 GCP 服務來配置必要的資源,並根據自己的特定要求管理其生命週期。
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- 領域: 人工智能
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