使用 Google Cloud Machine Learning Engine 的預測服務的過程涉及幾個步驟,使用戶能夠部署和利用機器學習模型來進行大規模預測。 該服務是 Google Cloud AI 平台的一部分,提供了一種無服務器解決方案,用於在經過訓練的模型上運行預測,使用戶能夠專注於模型的開發和部署,而不是管理基礎設施。
1.模型開發和訓練:
使用 Google Cloud Machine Learning Engine 的預測服務的第一步是開發和訓練機器學習模型。 這通常涉及數據預處理、特徵工程、模型選擇和模型訓練等任務。 Google Cloud 提供各種工具和服務(例如 Google Cloud Dataflow 和 Google Cloud Dataprep)來協助完成這些任務。
2、模型導出及包裝:
一旦機器學習模型經過訓練並準備好部署,就需要將其導出並打包為預測服務可以使用的格式。 Google Cloud機器學習引擎支持各種機器學習框架,例如TensorFlow和scikit-learn,允許用戶以與這些框架兼容的格式導出模型。
3.模型部署:
下一步是在 Google Cloud 機器學習引擎上部署經過訓練的模型。 這包括在平台上創建模型資源、指定模型類型(例如 TensorFlow、scikit-learn)以及上傳導出的模型文件。 Google Cloud Machine Learning Engine 提供命令行界面 (CLI) 和 RESTful API 用於管理模型部署。
4. 版本控制和擴展:
谷歌云機器學習引擎允許用戶創建已部署模型的多個版本。 這對於新模型版本的迭代開發和測試非常有用,而無需中斷預測服務。 每個模型版本都可以根據預測的工作負載獨立擴展,確保高效的資源利用。
5. 預測請求:
要使用部署的模型進行預測,用戶需要向預測服務發送預測請求。 可以使用 Google Cloud Machine Learning Engine 提供的 RESTful API 或使用 gcloud 命令行工具發出預測請求。 預測請求的輸入數據的格式應與模型的輸入要求兼容。
6. 監控和記錄:
Google Cloud 機器學習引擎提供監控和日誌記錄功能來跟踪已部署模型的性能和使用情況。 用戶可以通過 Google Cloud Console 或使用 Cloud Monitoring API 監控預測延遲和資源利用率等指標。 此外,還可以針對預測請求生成日誌,以便用戶解決問題並分析預測結果。
7. 成本優化:
Google Cloud 機器學習引擎提供了各種功能來優化大規模運行預測的成本。 用戶可以利用自動縮放功能根據傳入的工作負載自動調整預測節點的數量。 他們還可以利用批量預測,這使他們能夠並行處理大量數據,從而降低預測的總體成本。
使用 Google Cloud Machine Learning Engine 的預測服務涉及模型開發和訓練、模型導出和打包、模型部署、版本控制和擴展、預測請求、監控和日誌記錄以及成本優化等步驟。 通過遵循這些步驟,用戶可以有效地利用 Google Cloud 提供的無服務器預測服務來大規模部署和運行機器學習模型。
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