當談到在人工智能領域的生產中提供導出模型時,特別是在谷歌云機器學習和大規模無服務器預測的背景下,有幾個主要選項可用。 這些選項提供了部署和服務機器學習模型的不同方法,每種方法都有自己的優點和注意事項。
1. 雲功能:
Cloud Functions 是 Google Cloud 提供的無服務器計算平台,可讓您運行代碼來響應事件。 它提供了一種靈活且可擴展的方式來服務機器學習模型。 您可以將導出的模型部署為 Cloud Function 並使用 HTTP 請求調用它。 這使您可以輕鬆地將模型與其他服務和應用程序集成。
示例:
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.雲運行:
Cloud Run 是一個完全託管的無服務器平台,可自動擴展容器。 您可以對導出的模型進行容器化並將其部署在 Cloud Run 上。 這為服務您的模型提供了一致且可擴展的環境。 Cloud Run還支持HTTP請求,可以輕鬆與其他服務集成。
示例:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI平台預測:
AI Platform Prediction 是 Google Cloud 提供的一項託管服務,用於服務機器學習模型。 您可以在 AI Platform Prediction 上部署導出的模型,它會為您處理基礎架構和擴展。 它支持各種機器學習框架,並提供自動縮放和在線預測等功能。
示例:
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. 庫伯內特斯:
Kubernetes 是一個開源容器編排平台,可讓您管理和擴展容器化應用程序。 您可以將導出的模型部署為 Kubernetes 服務,這提供了高度可定制和可擴展的部署選項。 Kubernetes 還提供負載均衡和自動擴展等功能。
示例:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
這些用於在生產中提供導出模型的主要選項提供了靈活性、可擴展性以及與其他服務集成的便捷性。 選擇正確的選項取決於應用程序的具體要求、預期工作負載以及您對部署平台的熟悉程度等因素。
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