د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن د وړاندوینې خدمت کارولو پروسه کې ډیری مرحلې شاملې دي چې کاروونکو ته دا وړتیا ورکوي چې په پیمانه وړاندوینې کولو لپاره د ماشین زده کړې ماډلونه ځای په ځای کړي او وکاروي. دا خدمت، چې د ګوګل کلاوډ AI پلیټ فارم برخه ده، په روزل شوي ماډلونو کې د وړاندوینې چلولو لپاره بې سرور حل وړاندې کوي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د زیربنا اداره کولو پرځای د دوی ماډلونو پراختیا او پلي کولو باندې تمرکز وکړي.
1. د ماډل پراختیا او روزنه:
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن وړاندوینې خدمت کارولو کې لومړی ګام د ماشین زده کړې ماډل رامینځته کول او روزنه ده. پدې کې معمولا دندې شاملې دي لکه د معلوماتو دمخه پروسس کول ، د فیچر انجینرۍ ، د ماډل انتخاب ، او د ماډل روزنه. ګوګل کلاوډ مختلف وسیلې او خدمات وړاندې کوي ، لکه د ګوګل کلاوډ ډیټا فلو او ګوګل کلاوډ ډیټاپریپ ، پدې کارونو کې د مرستې لپاره.
2. د ماډل صادرات او بسته بندي:
یوځل چې د ماشین زده کړې ماډل وروزل شي او د ځای په ځای کولو لپاره چمتو شي، دا باید صادر شي او په داسې بڼه کې بسته بندي شي چې د وړاندوینې خدمت لخوا کارول کیدی شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن د ماشین زده کړې مختلف چوکاټونو ملاتړ کوي، لکه TensorFlow او scikit-learn، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل ماډلونه د دې چوکاټونو سره په مطابقت کې صادر کړي.
3. د ماډل ځای پرځای کول:
بل ګام د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې روزل شوي ماډل ځای په ځای کول دي. پدې کې په پلیټ فارم کې د ماډل سرچینې رامینځته کول شامل دي ، د ماډل ډول مشخص کول (د بیلګې په توګه ، ټینسر فلو ، سکیکټ زده کړه) ، او د صادر شوي ماډل فایل اپلوډ کول. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن د کمانډ لاین انٹرفیس (CLI) او د ماډل ګمارلو اداره کولو لپاره RESTful API چمتو کوي.
4. نسخه کول او اندازه کول:
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ګمارل شوي ماډل ډیری نسخې رامینځته کړي. دا د نوي ماډل نسخو تکراري پراختیا او ازموینې لپاره ګټور دی پرته لدې چې د وړاندوینو خدمت کې مداخله وکړي. د هر ماډل نسخه د وړاندوینې شوي کاري بار پراساس په خپلواکه توګه اندازه کیدی شي، د سرچینو اغیزمنه ګټه اخیستنه یقیني کوي.
5. د وړاندوینې غوښتنې:
د ګمارل شوي ماډل په کارولو سره وړاندوینې کولو لپاره ، کارونکي اړتیا لري د وړاندوینې خدمت ته د وړاندوینې غوښتنې واستوي. د وړاندوینې غوښتنې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن لخوا چمتو شوي RESTful API یا د gcloud کمانډ لاین وسیلې په کارولو سره ترسره کیدی شي. د وړاندوینې غوښتنې لپاره د ان پټ ډیټا باید په داسې شکل کې وي چې د ماډل ان پټ اړتیاو سره مطابقت ولري.
6. څارنه او ننوتل:
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن د ګمارل شوي ماډلونو فعالیت او کارول تعقیبولو لپاره د څارنې او ننوتلو وړتیاوې چمتو کوي. کاروونکي کولی شي د ګوګل کلاوډ کنسول له لارې یا د کلاوډ مانیټرینګ API په کارولو سره میټریکونه لکه د وړاندوینې ځنډ او د سرچینو کارول وڅاري. سربیره پردې، لاګونه د وړاندوینې غوښتنو لپاره رامینځته کیدی شي ، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې مسلې حل کړي او د وړاندوینې پایلې تحلیل کړي.
7. د لګښت اصلاح:
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن مختلف ب featuresې وړاندې کوي ترڅو په پیمانه د چلولو وړاندوینو لګښت غوره کړي. کارونکي کولی شي د اتوماتیک کولو څخه ګټه پورته کړي ترڅو د راتلونکي کاري بار پراساس د وړاندوینې نوډونو شمیر په اوتومات ډول تنظیم کړي. دوی کولی شي د بیچ وړاندوینې څخه هم ګټه پورته کړي ، کوم چې دوی ته اجازه ورکوي په موازي ډول د ډیټا لوی مقدار پروسس کړي ، د وړاندوینې ټول لګښت کموي.
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن وړاندوینې خدمت کارول د ماډل پراختیا او روزنه ، د ماډل صادرات او بسته بندي ، د ماډل پلي کول ، نسخه کول او اندازه کول ، د وړاندوینې غوښتنې ، نظارت او لاګنګ ، او د لګښت اصلاح کول شامل دي. د دې ګامونو په تعقیب کولو سره، کاروونکي کولی شي په مؤثره توګه د ګوګل کلاوډ لخوا چمتو شوي سرور پرته وړاندوینې خدمت وکاروي ترڅو په پیمانه د ماشین زده کړې ماډلونه ځای په ځای کړي او چل کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ