जब यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा उत्पादनमा निर्यात गरिएको मोडेलको सेवा गर्ने कुरा आउँछ, विशेष गरी Google क्लाउड मेशिन लर्निङ र स्केलमा सर्भरलेस भविष्यवाणीहरूको सन्दर्भमा, त्यहाँ धेरै प्राथमिक विकल्पहरू उपलब्ध छन्। यी विकल्पहरूले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्न र सेवा गर्ने विभिन्न दृष्टिकोणहरू प्रदान गर्छन्, प्रत्येकका आफ्नै फाइदाहरू र विचारहरू सहित।
1. क्लाउड कार्यहरू:
क्लाउड प्रकार्यहरू गुगल क्लाउडद्वारा प्रस्ताव गरिएको सर्भरलेस कम्प्युट प्लेटफर्म हो जसले तपाईंलाई घटनाहरूको प्रतिक्रियामा तपाईंको कोड चलाउन अनुमति दिन्छ। यसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सेवा गर्न लचिलो र मापनयोग्य तरिका प्रदान गर्दछ। तपाईंले आफ्नो निर्यात मोडेललाई क्लाउड प्रकार्यको रूपमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ र HTTP अनुरोधहरू प्रयोग गरेर यसलाई आह्वान गर्न सक्नुहुन्छ। यसले तपाईंलाई सजिलैसँग आफ्नो मोडेललाई अन्य सेवाहरू र अनुप्रयोगहरूसँग एकीकृत गर्न अनुमति दिन्छ।
उदाहरण:
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. क्लाउड रन:
क्लाउड रन एक पूर्ण रूपमा व्यवस्थित सर्भरलेस प्लेटफर्म हो जसले स्वचालित रूपमा तपाइँको कन्टेनरहरू मापन गर्दछ। तपाइँ तपाइँको निर्यात मोडेल कन्टेनराइज गर्न सक्नुहुन्छ र क्लाउड रन मा तैनात गर्न सक्नुहुन्छ। यसले तपाइँको मोडेल सेवा गर्नको लागि एक सुसंगत र मापनयोग्य वातावरण प्रदान गर्दछ। क्लाउड रनले HTTP अनुरोधहरूलाई पनि समर्थन गर्दछ, यसले अन्य सेवाहरूसँग एकीकृत गर्न सजिलो बनाउँछ।
उदाहरण:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. एआई प्लेटफर्म भविष्यवाणी:
AI Platform Prediction गुगल क्लाउडद्वारा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रदान गर्नका लागि प्रदान गरिएको व्यवस्थित सेवा हो। तपाईंले आफ्नो निर्यात गरिएको मोडेललाई AI प्लेटफर्म भविष्यवाणीमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ, जसले तपाईंको लागि पूर्वाधार र स्केलिङको ख्याल राख्छ। यसले विभिन्न मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्कहरूलाई समर्थन गर्दछ र स्वत: स्केलिंग र अनलाइन भविष्यवाणी जस्ता सुविधाहरू प्रदान गर्दछ।
उदाहरण:
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
४. कुबर्नेट्स:
Kubernetes एक खुला-स्रोत कन्टेनर अर्केस्ट्रेशन प्लेटफर्म हो जसले तपाईंलाई आफ्नो कन्टेनरकृत अनुप्रयोगहरू व्यवस्थापन र मापन गर्न अनुमति दिन्छ। तपाईंले आफ्नो निर्यात मोडेललाई Kubernetes सेवाको रूपमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ, जसले उच्च अनुकूलन र स्केलेबल डिप्लोइमेन्ट विकल्प प्रदान गर्दछ। Kubernetes ले लोड ब्यालेन्सिङ र स्वचालित स्केलिंग जस्ता सुविधाहरू पनि प्रदान गर्दछ।
उदाहरण:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
उत्पादनमा निर्यात गरिएको मोडेलको सेवाका लागि यी प्राथमिक विकल्पहरूले लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र अन्य सेवाहरूसँग एकीकरणको सहजता प्रदान गर्दछ। सही विकल्प छनोट गर्नु तपाईंको आवेदनको विशिष्ट आवश्यकताहरू, अपेक्षित कार्यभार, र डिप्लोयमेन्ट प्लेटफर्महरूसँग तपाईंको परिचितता जस्ता कारकहरूमा निर्भर गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्