Google क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू समावेश हुन्छन् जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई स्केलमा भविष्यवाणीहरू गर्न मेसिन लर्निङ मोडेलहरू प्रयोग गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम बनाउँछ। यो सेवा, जुन गुगल क्लाउड एआई प्लेटफर्मको अंश हो, प्रशिक्षित मोडेलहरूमा भविष्यवाणीहरू चलाउनको लागि सर्भरलेस समाधान प्रदान गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई पूर्वाधारको व्यवस्थापन गर्नुको सट्टा तिनीहरूको मोडेलहरूको विकास र प्रयोगमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
1. नमूना विकास र प्रशिक्षण:
Google क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्ने पहिलो चरण भनेको मेसिन लर्निङ मोडेलको विकास र तालिम हो। यसले सामान्यतया डेटा प्रिप्रोसेसिङ, फीचर इन्जिनियरिङ, मोडेल चयन, र मोडेल प्रशिक्षण जस्ता कार्यहरू समावेश गर्दछ। Google Cloud ले यी कार्यहरूमा सहयोग गर्न Google Cloud Dataflow र Google Cloud Dataprep जस्ता विभिन्न उपकरण र सेवाहरू प्रदान गर्दछ।
2. मोडेल निर्यात र प्याकेजिङ:
एक पटक मेसिन लर्निङ मोडेल प्रशिक्षित र परिनियोजनको लागि तयार भएपछि, यसलाई निर्यात गर्न र भविष्यवाणी सेवाद्वारा प्रयोग गर्न सकिने ढाँचामा प्याकेज गर्न आवश्यक छ। Google क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनले विभिन्न मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्कहरूलाई समर्थन गर्दछ, जस्तै TensorFlow र scikit-learn, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई यी फ्रेमवर्कहरूसँग मिल्दो ढाँचामा आफ्ना मोडेलहरू निर्यात गर्न अनुमति दिन्छ।
५. मोडेल डिप्लोइमेन्ट:
अर्को चरण गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनमा प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्नु हो। यसले प्लेटफर्ममा मोडेल स्रोत सिर्जना गर्ने, मोडेल प्रकार निर्दिष्ट गर्ने (जस्तै, टेन्सरफ्लो, स्किट-लर्न) र निर्यात गरिएको मोडेल फाइल अपलोड गर्ने समावेश गर्दछ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनले कमाण्ड-लाइन इन्टरफेस (CLI) र मोडेल डिप्लोयमेन्टहरू प्रबन्ध गर्नको लागि RESTful API प्रदान गर्दछ।
4. संस्करण र मापन:
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनले प्रयोगकर्ताहरूलाई डिप्लोइड मोडेलको बहु संस्करणहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ। यो पुनरावृत्ति विकास र भविष्यवाणीहरूको सेवामा बाधा बिना नयाँ मोडेल संस्करणहरूको परीक्षणको लागि उपयोगी छ। प्रत्येक मोडेल संस्करण स्वतन्त्र रूपमा अनुमानित कार्यभारको आधारमा मापन गर्न सकिन्छ, कुशल स्रोत उपयोग सुनिश्चित गर्दै।
5. भविष्यवाणी अनुरोधहरू:
डिप्लोइड मोडेल प्रयोग गरेर भविष्यवाणीहरू गर्न, प्रयोगकर्ताहरूले भविष्यवाणी सेवामा भविष्यवाणी अनुरोधहरू पठाउनु पर्छ। गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन द्वारा प्रदान गरिएको RESTful API वा gcloud कमाण्ड-लाइन उपकरण प्रयोग गरेर भविष्यवाणी अनुरोधहरू गर्न सकिन्छ। भविष्यवाणी अनुरोधहरूको लागि इनपुट डेटा मोडेलको इनपुट आवश्यकताहरूसँग मिल्दो ढाँचामा हुनुपर्छ।
6. अनुगमन र लगिङ:
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनले डिप्लोइड मोडेलहरूको प्रदर्शन र प्रयोग ट्र्याक गर्न निगरानी र लगिङ क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। प्रयोगकर्ताहरूले Google क्लाउड कन्सोल मार्फत वा क्लाउड मोनिटरिङ API प्रयोग गरेर भविष्यवाणी विलम्बता र स्रोत उपयोग जस्ता मेट्रिकहरू निगरानी गर्न सक्छन्। थप रूपमा, लगहरू भविष्यवाणी अनुरोधहरूको लागि उत्पन्न गर्न सकिन्छ, प्रयोगकर्ताहरूलाई समस्याहरूको निवारण गर्न र भविष्यवाणी परिणामहरूको विश्लेषण गर्न अनुमति दिँदै।
7. लागत अनुकूलन:
गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिनले स्केलमा चलिरहेको भविष्यवाणीहरूको लागत अनुकूलन गर्न विभिन्न सुविधाहरू प्रदान गर्दछ। प्रयोगकर्ताहरूले स्वचालित रूपमा आगमन कार्यभारको आधारमा भविष्यवाणी नोडहरूको संख्या समायोजन गर्न स्वत: स्केलिङको लाभ उठाउन सक्छन्। तिनीहरूले ब्याच भविष्यवाणीको फाइदा पनि लिन सक्छन्, जसले तिनीहरूलाई समानान्तरमा ठूलो मात्रामा डेटा प्रशोधन गर्न अनुमति दिन्छ, भविष्यवाणीको समग्र लागत घटाउँदै।
गुगल क्लाउड मेशिन लर्निङ इन्जिनको भविष्यवाणी सेवा प्रयोग गर्दा मोडेल विकास र प्रशिक्षण, मोडेल निर्यात र प्याकेजिङ, मोडेल डिप्लोइमेन्ट, संस्करण र स्केलिंग, भविष्यवाणी अनुरोधहरू, निगरानी र लगिङ, र लागत अनुकूलन जस्ता चरणहरू समावेश छन्। यी चरणहरू पछ्याएर, प्रयोगकर्ताहरूले गुगल क्लाउडद्वारा प्रदान गरिएको सर्भरलेस प्रेडिक्शन सेवालाई प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सक्छन् र स्केलमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू चलाउन सक्छन्।
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