کله چې دا د مصنوعي استخباراتو په برخه کې په تولید کې د صادر شوي ماډل خدمت کولو خبره راځي ، په ځانګړي توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې او په پیمانه د سرور بې وړاندیزونو شرایطو کې ، ډیری لومړني اختیارونه شتون لري. دا اختیارونه د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو او خدمت کولو لپاره مختلف طریقې وړاندې کوي، هر یو د خپلو ګټو او نظرونو سره.
1. د کلاوډ دندې:
کلاوډ فنکشنز د ګوګل کلاوډ لخوا وړاندیز شوی د سرور پرته کمپیوټري پلیټ فارم دی چې تاسو ته اجازه درکوي د پیښو په ځواب کې خپل کوډ چل کړئ. دا د ماشین زده کړې ماډلونو خدمت کولو لپاره انعطاف وړ او د توزیع وړ لاره چمتو کوي. تاسو کولی شئ خپل صادر شوي ماډل د کلاوډ فنکشن په توګه ځای په ځای کړئ او د HTTP غوښتنو په کارولو سره یې غوښتنه وکړئ. دا تاسو ته اجازه درکوي په اسانۍ سره خپل ماډل د نورو خدماتو او غوښتنلیکونو سره مدغم کړئ.
مثال:
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. کلاوډ چلول:
کلاوډ رن یو بشپړ مدیریت شوی بې سرور پلیټ فارم دی چې په اوتومات ډول ستاسو کانټینرونه اندازه کوي. تاسو کولی شئ خپل صادر شوي ماډل کانټینر کړئ او په کلاوډ رن کې یې ځای په ځای کړئ. دا ستاسو د ماډل خدمت کولو لپاره دوامداره او د توزیع وړ چاپیریال چمتو کوي. کلاوډ رن د HTTP غوښتنو ملاتړ هم کوي ، د نورو خدماتو سره ادغام کول اسانه کوي.
مثال:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. د AI پلیټ فارم وړاندوینه:
د AI پلیټ فارم وړاندوینه یو اداره شوی خدمت دی چې د ګوګل کلاوډ لخوا د ماشین زده کړې ماډلونو خدمت کولو لپاره چمتو شوی. تاسو کولی شئ خپل صادر شوي ماډل د AI پلیټ فارم وړاندوینې کې ځای په ځای کړئ ، کوم چې ستاسو لپاره زیربنا او اندازه کولو ته پاملرنه کوي. دا د ماشین زده کړې مختلف چوکاټونو ملاتړ کوي او د اتوماتیک کولو او آنلاین وړاندوینې په څیر ځانګړتیاوې وړاندې کوي.
مثال:
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:
کوبرنیټس د خلاصې سرچینې کانټینر آرکیسټریشن پلیټ فارم دی چې تاسو ته اجازه درکوي خپل کانټینر شوي غوښتنلیکونه اداره او اندازه کړئ. تاسو کولی شئ خپل صادر شوي ماډل د Kubernetes خدمت په توګه ځای په ځای کړئ، کوم چې د لوړ تخصیص وړ او د توزیع وړ ګمارلو اختیار چمتو کوي. Kubernetes د بار بیلانس او اتوماتیک اندازه کولو په څیر ځانګړتیاوې هم وړاندې کوي.
مثال:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
په تولید کې د صادر شوي ماډل خدمت کولو لپاره دا لومړني اختیارونه انعطاف ، توزیع ، او د نورو خدماتو سره د ادغام اسانتیا چمتو کوي. د سم انتخاب غوره کول په فکتورونو پورې اړه لري لکه ستاسو د غوښتنلیک ځانګړي اړتیاوې، د متوقع کاري بار، او د پلي کولو پلیټ فارمونو سره ستاسو پیژندنه.
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