సంస్కరణను రూపొందించడానికి CMLE (క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్)ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరం. ఈ అవసరం అనేక కారణాల వల్ల ముఖ్యమైనది, ఇది ఈ సమాధానంలో వివరంగా వివరించబడుతుంది.
ముందుగా, "ఎగుమతి చేసిన మోడల్" అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకుందాం. CMLE సందర్భంలో, ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ అనేది ప్రిడిక్షన్ కోసం ఉపయోగించబడే ఫార్మాట్లో సేవ్ చేయబడిన లేదా ఎగుమతి చేయబడిన శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను సూచిస్తుంది. ఈ ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite లేదా అనుకూల ఆకృతి వంటి వివిధ ఫార్మాట్లలో నిల్వ చేయవచ్చు.
ఇప్పుడు, CMLEలో సంస్కరణను సృష్టించేటప్పుడు ఎగుమతి చేసిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని ఎందుకు పేర్కొనాలి? కారణం CMLE యొక్క వర్క్ఫ్లో మరియు మోడల్ను అందించడానికి అవసరమైన వనరులను అందించాల్సిన అవసరం ఉంది. సంస్కరణను సృష్టిస్తున్నప్పుడు, ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ ఎక్కడ ఉందో CMLE తెలుసుకోవాలి, తద్వారా అది అమలు చేయబడుతుంది మరియు అంచనా కోసం అందుబాటులో ఉంచబడుతుంది.
ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం ద్వారా, CMLE మోడల్ను సమర్ధవంతంగా తిరిగి పొందగలదు మరియు దానిని సర్వింగ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్లోకి లోడ్ చేస్తుంది. క్లయింట్ల నుండి ప్రిడిక్షన్ అభ్యర్థనల కోసం మోడల్ సిద్ధంగా ఉండటానికి ఇది అనుమతిస్తుంది. మూలాన్ని పేర్కొనకుండా, మోడల్ను ఎక్కడ కనుగొనాలో CMLEకి తెలియదు మరియు అంచనాలను అందించడం సాధ్యం కాదు.
అదనంగా, ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం వలన CMLE సంస్కరణను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్లో, మోడల్స్పై శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మళ్లీ మళ్లీ చేయడం, కాలక్రమేణా వాటిని మెరుగుపరచడం సాధారణం. CMLE మోడల్ యొక్క బహుళ సంస్కరణలను సృష్టించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి విభిన్న పునరావృతం లేదా మెరుగుదలను సూచిస్తుంది. ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం ద్వారా, CMLE ఈ సంస్కరణలను ట్రాక్ చేయగలదు మరియు ప్రతి అంచనా అభ్యర్థనకు సరైన మోడల్ అందించబడిందని నిర్ధారించుకోవచ్చు.
దీనిని వివరించడానికి, ఒక మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ TensorFlowని ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణనిచ్చి, దానిని SavedModelగా ఎగుమతి చేసే దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి. ఇంజనీర్ అప్పుడు మోడల్ యొక్క సంస్కరణను సృష్టించడానికి CMLEని ఉపయోగిస్తాడు, ఎగుమతి చేయబడిన SavedModel ఫైల్గా మూలాన్ని పేర్కొంటాడు. CMLE మోడల్ని అమలు చేస్తుంది మరియు అంచనా కోసం అందుబాటులో ఉంచుతుంది. ఇప్పుడు, ఇంజనీర్ తర్వాత మోడల్ యొక్క మెరుగైన సంస్కరణకు శిక్షణ ఇచ్చి, దానిని కొత్త SavedModelగా ఎగుమతి చేస్తే, వారు CMLEలో మరొక సంస్కరణను సృష్టించవచ్చు, కొత్త ఎగుమతి చేసిన మోడల్ను మూలంగా పేర్కొంటారు. ఇది CMLE రెండు వెర్షన్లను విడివిడిగా నిర్వహించడానికి మరియు ప్రిడిక్షన్ అభ్యర్థనలలో పేర్కొన్న సంస్కరణ ఆధారంగా తగిన మోడల్ను అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
సంస్కరణను రూపొందించడానికి CMLEని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మోడల్ను అందించడానికి అవసరమైన వనరులను అందించడానికి, మోడల్ను సమర్ధవంతంగా తిరిగి పొందడం మరియు లోడ్ చేయడం మరియు మోడల్ల సంస్కరణకు మద్దతు ఇవ్వడానికి ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ యొక్క మూలాన్ని పేర్కొనడం అవసరం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్:
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- TensorFlow పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ కార్యాచరణను ఆసక్తి మోడ్ నిరోధించగలదా?
- పెద్ద డేటాతో ML మోడల్కు మరింత సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం నిల్వ నుండి కంప్యూటింగ్ని విడదీయడానికి Google క్లౌడ్ సొల్యూషన్లను ఉపయోగించవచ్చా?
- Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ (CMLE) ఆటోమేటిక్ రిసోర్స్ అక్విజిషన్ మరియు కాన్ఫిగరేషన్ను ఆఫర్ చేస్తుందా మరియు మోడల్ శిక్షణ పూర్తయిన తర్వాత రిసోర్స్ షట్డౌన్ను హ్యాండిల్ చేస్తుందా?
- ఎక్కిళ్లు లేకుండా ఏకపక్షంగా పెద్ద డేటా సెట్లపై మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమేనా?
- CMLE Google క్లౌడ్ నిల్వ డేటా నుండి చదవగలదా మరియు అనుమితి కోసం నిర్దిష్ట శిక్షణ పొందిన మోడల్ని ఉపయోగించగలదా?
- Tensorflow లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ల (DNNs) శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం ఉపయోగించవచ్చా?
- గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి