ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో ఉత్పత్తిలో ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను అందించడం విషయానికి వస్తే, ప్రత్యేకంగా Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సర్వర్లెస్ అంచనాల స్కేల్లో, అనేక ప్రాథమిక ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఈ ఎంపికలు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు అందించడానికి విభిన్న విధానాలను అందిస్తాయి, ప్రతి దాని స్వంత ప్రయోజనాలు మరియు పరిగణనలు ఉంటాయి.
1. క్లౌడ్ విధులు:
క్లౌడ్ ఫంక్షన్లు అనేది Google క్లౌడ్ అందించే సర్వర్లెస్ కంప్యూట్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది ఈవెంట్లకు ప్రతిస్పందనగా మీ కోడ్ని అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అందించడానికి అనువైన మరియు స్కేలబుల్ మార్గాన్ని అందిస్తుంది. మీరు మీ ఎగుమతి చేసిన మోడల్ను క్లౌడ్ ఫంక్షన్గా అమలు చేయవచ్చు మరియు HTTP అభ్యర్థనలను ఉపయోగించి దాన్ని అమలు చేయవచ్చు. ఇది మీ మోడల్ను ఇతర సేవలు మరియు అప్లికేషన్లతో సులభంగా ఇంటిగ్రేట్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
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. క్లౌడ్ రన్:
క్లౌడ్ రన్ అనేది పూర్తిగా నిర్వహించబడే సర్వర్లెస్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది మీ కంటైనర్లను స్వయంచాలకంగా స్కేల్ చేస్తుంది. మీరు మీ ఎగుమతి చేసిన మోడల్ను కంటెయినరైజ్ చేయవచ్చు మరియు దానిని క్లౌడ్ రన్లో అమర్చవచ్చు. ఇది మీ మోడల్ను అందించడానికి స్థిరమైన మరియు స్కేలబుల్ వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది. క్లౌడ్ రన్ HTTP అభ్యర్థనలకు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది ఇతర సేవలతో ఏకీకృతం చేయడం సులభం చేస్తుంది.
ఉదాహరణ:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI ప్లాట్ఫారమ్ ప్రిడిక్షన్:
AI ప్లాట్ఫారమ్ ప్రిడిక్షన్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అందించడం కోసం Google క్లౌడ్ ద్వారా అందించబడిన నిర్వహించబడే సేవ. మీరు మీ కోసం ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు స్కేలింగ్ను చూసుకునే AI ప్లాట్ఫారమ్ ప్రిడిక్షన్లో మీ ఎగుమతి చేసిన మోడల్ని అమలు చేయవచ్చు. ఇది వివిధ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు ఆటోస్కేలింగ్ మరియు ఆన్లైన్ ప్రిడిక్షన్ వంటి లక్షణాలను అందిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
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. కుబెర్నెట్స్:
Kubernetes అనేది ఓపెన్ సోర్స్ కంటైనర్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది మీ కంటెయినరైజ్డ్ అప్లికేషన్లను మేనేజ్ చేయడానికి మరియు స్కేల్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మీరు మీ ఎగుమతి చేసిన మోడల్ను కుబెర్నెటెస్ సేవగా అమలు చేయవచ్చు, ఇది అత్యంత అనుకూలీకరించదగిన మరియు స్కేలబుల్ విస్తరణ ఎంపికను అందిస్తుంది. కుబెర్నెటెస్ లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ మరియు ఆటోమేటిక్ స్కేలింగ్ వంటి ఫీచర్లను కూడా అందిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
ఉత్పత్తిలో ఎగుమతి చేయబడిన మోడల్ను అందించడానికి ఈ ప్రాథమిక ఎంపికలు సౌలభ్యం, స్కేలబిలిటీ మరియు ఇతర సేవలతో ఏకీకరణ సౌలభ్యాన్ని అందిస్తాయి. సరైన ఎంపికను ఎంచుకోవడం అనేది మీ అప్లికేషన్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు, ఆశించిన పనిభారం మరియు విస్తరణ ప్లాట్ఫారమ్లతో మీకు ఉన్న పరిచయం వంటి అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి