Cloud Machine Learning Engine (CMLE) est un outil puissant fourni par Google Cloud Platform (GCP) pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique de manière distribuée et parallèle. Cependant, il n'offre pas d'acquisition et de configuration automatiques des ressources, et ne gère pas non plus l'arrêt des ressources une fois la formation du modèle terminée. Dans cette réponse, nous approfondirons les détails de CMLE, ses capacités et la nécessité d'une gestion manuelle des ressources.
CMLE est conçu pour simplifier le processus de formation et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Il fournit un environnement géré qui permet aux utilisateurs de se concentrer sur le développement de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure. CMLE exploite la puissance de l'infrastructure de GCP pour répartir la charge de travail de formation sur plusieurs machines, permettant ainsi des temps de formation plus rapides et la gestion de grands ensembles de données.
Lorsqu'ils utilisent CMLE, les utilisateurs ont la possibilité de choisir le type et le nombre de ressources requises pour leur travail de formation. Ils peuvent sélectionner le type de machine, le nombre de travailleurs et d'autres paramètres en fonction de leurs besoins spécifiques. Cependant, CMLE n’acquiert et ne configure pas automatiquement ces ressources. Il est de la responsabilité de l'utilisateur de fournir les ressources nécessaires avant de commencer le travail de formation.
Pour acquérir les ressources, les utilisateurs peuvent utiliser les services GCP tels que Compute Engine ou Kubernetes Engine. Ces services fournissent une infrastructure évolutive et flexible pour s'adapter à la charge de travail de formation. Les utilisateurs peuvent créer des instances ou des conteneurs de machines virtuelles, les configurer avec les dépendances logicielles requises, puis les utiliser en tant que travailleurs dans CMLE.
Une fois la tâche de formation terminée, CMLE n'arrête pas automatiquement les ressources utilisées pour la formation. En effet, le modèle entraîné devra peut-être être déployé et utilisé à des fins d'inférence. C'est à l'utilisateur de décider quand et comment mettre fin aux ressources pour éviter des coûts inutiles.
Pour résumer, CMLE offre une plate-forme puissante pour la formation de modèles d'apprentissage automatique parallèle. Cependant, il nécessite une acquisition et une configuration manuelles des ressources et ne gère pas l'arrêt des ressources une fois la formation terminée. Les utilisateurs doivent provisionner les ressources nécessaires à l'aide de services GCP tels que Compute Engine ou Kubernetes Engine et gérer leur cycle de vie en fonction de leurs besoins spécifiques.
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