Lorsqu'il s'agit de servir un modèle exporté en production dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment dans le contexte de Google Cloud Machine Learning et des prédictions sans serveur à grande échelle, plusieurs options principales sont disponibles. Ces options proposent différentes approches pour déployer et servir des modèles d'apprentissage automatique, chacune avec ses propres avantages et considérations.
1. Fonctions cloud :
Cloud Functions est une plate-forme de calcul sans serveur proposée par Google Cloud qui vous permet d'exécuter votre code en réponse à des événements. Il fournit un moyen flexible et évolutif de servir des modèles d’apprentissage automatique. Vous pouvez déployer votre modèle exporté en tant que fonction Cloud et l'appeler à l'aide de requêtes HTTP. Cela vous permet d'intégrer facilement votre modèle à d'autres services et applications.
Mise en situation :
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. Exécution en nuage :
Cloud Run est une plate-forme sans serveur entièrement gérée qui fait automatiquement évoluer vos conteneurs. Vous pouvez conteneuriser votre modèle exporté et le déployer sur Cloud Run. Cela fournit un environnement cohérent et évolutif pour servir votre modèle. Cloud Run prend également en charge les requêtes HTTP, ce qui facilite l'intégration à d'autres services.
Mise en situation :
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Prédiction de la plateforme AI :
AI Platform Prediction est un service géré fourni par Google Cloud pour servir des modèles d'apprentissage automatique. Vous pouvez déployer votre modèle exporté sur AI Platform Prediction, qui s'occupe de l'infrastructure et de la mise à l'échelle pour vous. Il prend en charge divers cadres d'apprentissage automatique et fournit des fonctionnalités telles que la mise à l'échelle automatique et la prédiction en ligne.
Mise en situation :
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. Kubernetes :
Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs open source qui vous permet de gérer et de faire évoluer vos applications conteneurisées. Vous pouvez déployer votre modèle exporté en tant que service Kubernetes, qui offre une option de déploiement hautement personnalisable et évolutive. Kubernetes offre également des fonctionnalités telles que l'équilibrage de charge et la mise à l'échelle automatique.
Mise en situation :
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Ces principales options permettant de servir un modèle exporté en production offrent flexibilité, évolutivité et facilité d'intégration avec d'autres services. Le choix de la bonne option dépend de facteurs tels que les exigences spécifiques de votre application, la charge de travail attendue et votre familiarité avec les plateformes de déploiement.
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