செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் சர்வர்லெஸ் கணிப்புகளின் பின்னணியில், உற்பத்தியில் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை வழங்கும்போது, பல முதன்மை விருப்பங்கள் உள்ளன. இந்த விருப்பங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கும் சேவை செய்வதற்கும் வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளை வழங்குகின்றன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் பரிசீலனைகளுடன்.
1. கிளவுட் செயல்பாடுகள்:
Cloud Functions என்பது Google Cloud ஆல் வழங்கப்படும் சர்வர்லெஸ் கம்ப்யூட் தளமாகும், இது நிகழ்வுகளுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் உங்கள் குறியீட்டை இயக்க அனுமதிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வழங்க இது ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய வழியை வழங்குகிறது. உங்கள் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை கிளவுட் செயல்பாடாக வரிசைப்படுத்தலாம் மற்றும் HTTP கோரிக்கைகளைப் பயன்படுத்தி அதை செயல்படுத்தலாம். இது உங்கள் மாதிரியை மற்ற சேவைகள் மற்றும் பயன்பாடுகளுடன் எளிதாக ஒருங்கிணைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
உதாரணமாக:
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. கிளவுட் ரன்:
கிளவுட் ரன் என்பது முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் சர்வர்லெஸ் இயங்குதளமாகும், இது உங்கள் கொள்கலன்களை தானாக அளவிடும். நீங்கள் ஏற்றுமதி செய்த மாடலை கன்டெய்னரைஸ் செய்து, கிளவுட் ரன்னில் பயன்படுத்தலாம். இது உங்கள் மாதிரியை வழங்குவதற்கு நிலையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய சூழலை வழங்குகிறது. கிளவுட் ரன் HTTP கோரிக்கைகளையும் ஆதரிக்கிறது, மற்ற சேவைகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதை எளிதாக்குகிறது.
உதாரணமாக:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI இயங்குதள கணிப்பு:
AI இயங்குதள முன்கணிப்பு என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வழங்குவதற்காக Google Cloud ஆல் நிர்வகிக்கப்படும் ஒரு சேவையாகும். உங்களுக்கான உள்கட்டமைப்பு மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றைக் கவனித்துக்கொள்ளும் AI இயங்குதளக் கணிப்புகளில் உங்கள் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம். இது பல்வேறு இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகளை ஆதரிக்கிறது மற்றும் ஆட்டோஸ்கேலிங் மற்றும் ஆன்லைன் கணிப்பு போன்ற அம்சங்களை வழங்குகிறது.
உதாரணமாக:
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. குபெர்னெட்ஸ்:
குபெர்னெட்டஸ் என்பது ஒரு திறந்த மூல கொள்கலன் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் தளமாகும், இது உங்கள் கொள்கலன் செய்யப்பட்ட பயன்பாடுகளை நிர்வகிக்கவும் அளவிடவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. உங்கள் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை குபெர்னெட்டஸ் சேவையாகப் பயன்படுத்தலாம், இது மிகவும் தனிப்பயனாக்கக்கூடிய மற்றும் அளவிடக்கூடிய வரிசைப்படுத்தல் விருப்பத்தை வழங்குகிறது. குபெர்னெட்டஸ் சுமை சமநிலை மற்றும் தானியங்கி அளவிடுதல் போன்ற அம்சங்களையும் வழங்குகிறது.
உதாரணமாக:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
உற்பத்தியில் ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியை வழங்குவதற்கான இந்த முதன்மை விருப்பங்கள் நெகிழ்வுத்தன்மை, அளவிடுதல் மற்றும் பிற சேவைகளுடன் எளிதாக ஒருங்கிணைப்பதை வழங்குகிறது. சரியான விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது, உங்கள் பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகள், எதிர்பார்க்கப்படும் பணிச்சுமை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் தளங்களில் உங்களுக்குத் தெரிந்திருப்பது போன்ற காரணிகளைப் பொறுத்தது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க