CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
संस्करण सिर्जना गर्न CMLE (क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन) प्रयोग गर्दा, निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ। यो आवश्यकता धेरै कारणहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ, जसलाई यस उत्तरमा विस्तृत रूपमा व्याख्या गरिनेछ।
पहिले, "निर्यात मोडेल" को अर्थ के हो बुझौं। CMLE को सन्दर्भमा, निर्यात गरिएको मोडेलले प्रशिक्षित मेसिन लर्निङ मोडेललाई बुझाउँछ जुन भविष्यवाणीको लागि प्रयोग गर्न सकिने ढाँचामा सुरक्षित वा निर्यात गरिएको छ। यो निर्यात गरिएको मोडेल विभिन्न ढाँचाहरूमा भण्डारण गर्न सकिन्छ जस्तै TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite, वा अनुकूलन ढाँचामा।
अब, किन CMLE मा संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ? कारण CMLE को कार्यप्रवाह र मोडेल सेवा गर्न आवश्यक स्रोतहरू प्रदान गर्न आवश्यक छ। संस्करण सिर्जना गर्दा, CMLE लाई निर्यात गरिएको मोडेल कहाँ अवस्थित छ भनेर जान्न आवश्यक छ ताकि यसलाई तैनात गर्न सकिन्छ र भविष्यवाणीको लागि उपलब्ध गराइन्छ।
निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गरेर, CMLE ले मोडेललाई कुशलतापूर्वक पुन: प्राप्त गर्न र सेवा गर्ने पूर्वाधारमा लोड गर्न सक्छ। यसले मोडेललाई ग्राहकहरूबाट भविष्यवाणी अनुरोधहरूको लागि तयार हुन अनुमति दिन्छ। स्रोत निर्दिष्ट नगरी, CMLE लाई मोडेल कहाँ फेला पार्ने थाहा हुँदैन र भविष्यवाणीहरू सेवा गर्न सक्षम हुनेछैन।
थप रूपमा, निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्नाले CMLE लाई प्रभावकारी रूपमा संस्करण ह्यान्डल गर्न सक्षम बनाउँछ। मेसिन लर्निङमा, समयसँगै सुधार गर्दै मोडेलहरूलाई तालिम दिन र पुनरावृत्ति गर्नु सामान्य कुरा हो। CMLE ले तपाईंलाई मोडेलको धेरै संस्करणहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ, प्रत्येकले फरक पुनरावृत्ति वा सुधारको प्रतिनिधित्व गर्दछ। निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गरेर, CMLE ले यी संस्करणहरूको ट्र्याक राख्न र प्रत्येक भविष्यवाणी अनुरोधको लागि सही मोडेल सेवा गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्न सक्छ।
यसलाई चित्रण गर्नको लागि, मेसिन लर्निङ इन्जिनियरले टेन्सरफ्लो प्रयोग गरेर एउटा मोडेललाई तालिम दिने र सुरक्षित मोडेलको रूपमा निर्यात गर्ने परिदृश्यलाई विचार गर्नुहोस्। त्यसपछि ईन्जिनियरले CMLE प्रयोग गर्दछ मोडेलको संस्करण सिर्जना गर्न, स्रोतलाई निर्यात गरिएको SavedModel फाइलको रूपमा निर्दिष्ट गर्दै। CMLE ले मोडेल डिप्लोय गर्छ र यसलाई भविष्यवाणीको लागि उपलब्ध गराउँछ। अब, यदि इन्जिनियरले पछि मोडेलको सुधारिएको संस्करणलाई तालिम दिन्छ र यसलाई नयाँ SavedModel को रूपमा निर्यात गर्छ भने, तिनीहरूले CMLE मा अर्को संस्करण सिर्जना गर्न सक्छन्, नयाँ निर्यात मोडेललाई स्रोतको रूपमा निर्दिष्ट गर्दै। यसले CMLE लाई दुबै संस्करणहरू छुट्टाछुट्टै व्यवस्थापन गर्न र भविष्यवाणी अनुरोधहरूमा निर्दिष्ट गरिएको संस्करणको आधारमा उपयुक्त मोडेल सेवा गर्न अनुमति दिन्छ।
संस्करण सिर्जना गर्न CMLE प्रयोग गर्दा, मोडेल सेवा गर्न आवश्यक स्रोतहरू प्रदान गर्न, मोडेलको कुशल पुनःप्राप्ति र लोडिङ सक्षम गर्न, र मोडेलहरूको संस्करण समर्थन गर्न निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- के R-squared, ARIMA वा GARCH जस्ता अर्थमिति मोडेलहरू प्रयोग गरेर वित्तीय डेटा अपलोड गर्न र तथ्याङ्कीय विश्लेषण र पूर्वानुमान गर्न Kaggle प्रयोग गर्न सम्भव छ?
- जब कर्नेललाई डेटाको साथ फोर्क गरिएको छ र मूल निजी हो, के फोर्क गरिएको सार्वजनिक हुन सक्छ र यदि त्यसो हो भने गोपनीयता उल्लंघन होइन?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्