Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ని ఉపయోగించే ప్రక్రియ అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది స్కేల్లో అంచనాలను రూపొందించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్లో భాగమైన ఈ సేవ, శిక్షణ పొందిన మోడళ్లపై అంచనాలను అమలు చేయడానికి సర్వర్లెస్ పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది, వినియోగదారులు మౌలిక సదుపాయాలను నిర్వహించడం కంటే వారి నమూనాల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది.
1. మోడల్ అభివృద్ధి మరియు శిక్షణ:
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క అంచనా సేవను ఉపయోగించడంలో మొదటి దశ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను అభివృద్ధి చేయడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం. ఇది సాధారణంగా డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్, మోడల్ ఎంపిక మరియు మోడల్ శిక్షణ వంటి పనులను కలిగి ఉంటుంది. Google క్లౌడ్ ఈ టాస్క్లలో సహాయం చేయడానికి Google Cloud Dataflow మరియు Google Cloud Dataprep వంటి వివిధ సాధనాలు మరియు సేవలను అందిస్తుంది.
2. మోడల్ ఎగుమతి మరియు ప్యాకేజింగ్:
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత మరియు విస్తరణకు సిద్ధంగా ఉంటే, అది ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ ద్వారా ఉపయోగించబడే ఫార్మాట్లో ఎగుమతి చేయబడి, ప్యాక్ చేయబడాలి. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ TensorFlow మరియు scikit-learn వంటి వివిధ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్లకు అనుకూలమైన ఫార్మాట్లో వినియోగదారులు తమ మోడల్లను ఎగుమతి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
3. మోడల్ విస్తరణ:
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్లో శిక్షణ పొందిన మోడల్ని అమలు చేయడం తదుపరి దశ. ప్లాట్ఫారమ్లో మోడల్ రిసోర్స్ను సృష్టించడం, మోడల్ రకాన్ని పేర్కొనడం (ఉదా, టెన్సర్ఫ్లో, స్కికిట్-లెర్న్) మరియు ఎగుమతి చేసిన మోడల్ ఫైల్ను అప్లోడ్ చేయడం ఇందులో ఉంటుంది. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ మోడల్ విస్తరణలను నిర్వహించడానికి కమాండ్-లైన్ ఇంటర్ఫేస్ (CLI) మరియు RESTful APIని అందిస్తుంది.
4. సంస్కరణ మరియు స్కేలింగ్:
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ అమలు చేయబడిన మోడల్ యొక్క బహుళ వెర్షన్లను సృష్టించడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. అంచనాల సేవలకు అంతరాయం కలగకుండా కొత్త మోడల్ వెర్షన్ల పునరుక్తి అభివృద్ధి మరియు పరీక్షలకు ఇది ఉపయోగపడుతుంది. ప్రతి మోడల్ సంస్కరణను అంచనా వేసిన పనిభారం ఆధారంగా స్వతంత్రంగా స్కేల్ చేయవచ్చు, సమర్థవంతమైన వనరుల వినియోగాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
5. అంచనా అభ్యర్థనలు:
అమలు చేయబడిన మోడల్ను ఉపయోగించి అంచనాలను రూపొందించడానికి, వినియోగదారులు ప్రిడిక్షన్ సేవకు అంచనా అభ్యర్థనలను పంపాలి. Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ అందించిన RESTful APIని ఉపయోగించి లేదా gcloud కమాండ్-లైన్ సాధనాన్ని ఉపయోగించి అంచనా అభ్యర్థనలు చేయవచ్చు. ప్రిడిక్షన్ అభ్యర్థనల కోసం ఇన్పుట్ డేటా మోడల్ ఇన్పుట్ అవసరాలకు అనుకూలంగా ఉండే ఫార్మాట్లో ఉండాలి.
6. పర్యవేక్షణ మరియు లాగింగ్:
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ అమలు చేయబడిన మోడల్ల పనితీరు మరియు వినియోగాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి పర్యవేక్షణ మరియు లాగింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. వినియోగదారులు Google Cloud Console ద్వారా లేదా Cloud Monitoring APIని ఉపయోగించడం ద్వారా అంచనా జాప్యం మరియు వనరుల వినియోగం వంటి కొలమానాలను పర్యవేక్షించగలరు. అదనంగా, ప్రిడిక్షన్ అభ్యర్థనల కోసం లాగ్లను రూపొందించవచ్చు, వినియోగదారులను సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు అంచనా ఫలితాలను విశ్లేషించడానికి అనుమతిస్తుంది.
7. ఖర్చు ఆప్టిమైజేషన్:
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ స్కేల్లో అంచనాలను అమలు చేయడానికి అయ్యే ఖర్చును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి వివిధ ఫీచర్లను అందిస్తుంది. ఇన్కమింగ్ వర్క్లోడ్ ఆధారంగా ప్రిడిక్షన్ నోడ్ల సంఖ్యను స్వయంచాలకంగా సర్దుబాటు చేయడానికి వినియోగదారులు ఆటోస్కేలింగ్ను ప్రభావితం చేయవచ్చు. వారు బ్యాచ్ ప్రిడిక్షన్ యొక్క ప్రయోజనాన్ని కూడా పొందవచ్చు, ఇది పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, అంచనా మొత్తం ఖర్చును తగ్గిస్తుంది.
Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజిన్ యొక్క ప్రిడిక్షన్ సేవను ఉపయోగించడంలో మోడల్ డెవలప్మెంట్ మరియు ట్రైనింగ్, మోడల్ ఎగుమతి మరియు ప్యాకేజింగ్, మోడల్ డిప్లాయ్మెంట్, వెర్షనింగ్ మరియు స్కేలింగ్, ప్రిడిక్షన్ రిక్వెస్ట్లు, మానిటరింగ్ మరియు లాగింగ్ మరియు కాస్ట్ ఆప్టిమైజేషన్ వంటి దశలు ఉంటాయి. ఈ దశలను అనుసరించడం ద్వారా, వినియోగదారులు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను స్కేల్లో అమలు చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి Google క్లౌడ్ అందించిన సర్వర్లెస్ ప్రిడిక్షన్ సేవను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.
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