Le processus d'utilisation du service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine implique plusieurs étapes qui permettent aux utilisateurs de déployer et d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions à grande échelle. Ce service, qui fait partie de la plateforme Google Cloud AI, offre une solution sans serveur pour exécuter des prédictions sur des modèles entraînés, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur le développement et le déploiement de leurs modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
1. Développement de modèles et formation :
La première étape de l'utilisation du service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine consiste à développer et à entraîner un modèle d'apprentissage automatique. Cela implique généralement des tâches telles que le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection du modèle et la formation du modèle. Google Cloud fournit divers outils et services, tels que Google Cloud Dataflow et Google Cloud Dataprep, pour vous aider dans ces tâches.
2. Exportation et emballage du modèle :
Une fois que le modèle d'apprentissage automatique est formé et prêt à être déployé, il doit être exporté et conditionné dans un format pouvant être utilisé par le service de prédiction. Google Cloud Machine Learning Engine prend en charge divers frameworks d'apprentissage automatique, tels que TensorFlow et scikit-learn, permettant aux utilisateurs d'exporter leurs modèles dans un format compatible avec ces frameworks.
3. Déploiement du modèle :
L'étape suivante consiste à déployer le modèle entraîné sur Google Cloud Machine Learning Engine. Cela implique de créer une ressource de modèle sur la plate-forme, de spécifier le type de modèle (par exemple, TensorFlow, scikit-learn) et de télécharger le fichier de modèle exporté. Google Cloud Machine Learning Engine fournit une interface de ligne de commande (CLI) et une API RESTful pour gérer les déploiements de modèles.
4. Versionnement et mise à l'échelle :
Google Cloud Machine Learning Engine permet aux utilisateurs de créer plusieurs versions d'un modèle déployé. Ceci est utile pour le développement itératif et les tests de nouvelles versions de modèles sans interrompre la diffusion des prédictions. Chaque version du modèle peut être mise à l'échelle indépendamment en fonction de la charge de travail prévue, garantissant ainsi une utilisation efficace des ressources.
5. Demandes de prédiction :
Pour effectuer des prédictions à l'aide du modèle déployé, les utilisateurs doivent envoyer des requêtes de prédiction au service de prédiction. Les requêtes de prédiction peuvent être effectuées à l'aide de l'API RESTful fournie par Google Cloud Machine Learning Engine ou à l'aide de l'outil de ligne de commande gcloud. Les données d'entrée pour les demandes de prédiction doivent être dans un format compatible avec les exigences d'entrée du modèle.
6. Surveillance et journalisation :
Google Cloud Machine Learning Engine fournit des fonctionnalités de surveillance et de journalisation pour suivre les performances et l'utilisation des modèles déployés. Les utilisateurs peuvent surveiller des métriques telles que la latence de prédiction et l'utilisation des ressources via Google Cloud Console ou en utilisant l'API Cloud Monitoring. De plus, des journaux peuvent être générés pour les demandes de prédiction, permettant aux utilisateurs de résoudre les problèmes et d'analyser les résultats des prédictions.
7. Optimisation des coûts :
Google Cloud Machine Learning Engine propose diverses fonctionnalités pour optimiser le coût de l'exécution de prédictions à grande échelle. Les utilisateurs peuvent tirer parti de la mise à l'échelle automatique pour ajuster automatiquement le nombre de nœuds de prédiction en fonction de la charge de travail entrante. Ils peuvent également tirer parti de la prédiction par lots, qui leur permet de traiter de grandes quantités de données en parallèle, réduisant ainsi le coût global de la prédiction.
L'utilisation du service de prédiction de Google Cloud Machine Learning Engine implique des étapes telles que le développement et la formation de modèles, l'exportation et l'empaquetage de modèles, le déploiement de modèles, la gestion des versions et la mise à l'échelle, les demandes de prédiction, la surveillance et la journalisation, ainsi que l'optimisation des coûts. En suivant ces étapes, les utilisateurs peuvent utiliser efficacement le service de prédiction sans serveur fourni par Google Cloud pour déployer et exécuter des modèles de machine learning à grande échelle.
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