ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) یو پیاوړی وسیله ده چې د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) لخوا په ویشل شوي او موازي ډول د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره چمتو شوې. په هرصورت، دا د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب وړاندیز نه کوي، او نه دا د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د سرچینو بندول اداره کوي. پدې ځواب کې، موږ به د CMLE توضیحات، د هغې وړتیاوې، او د لاسي سرچینو مدیریت اړتیا په پام کې ونیسو.
CMLE په پیمانه د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او پلي کولو پروسې ساده کولو لپاره ډیزاین شوی. دا یو منظم چاپیریال چمتو کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د زیربنا مدیریت پرځای د ماډل پراختیا باندې تمرکز وکړي. CMLE د GCP د زیربنا ځواک څخه ګټه پورته کوي ترڅو د روزنې کاري بار په ډیری ماشینونو کې توزیع کړي ، د روزنې ګړندي وختونه فعال کړي او لوی ډیټاسیټونه اداره کړي.
کله چې CMLE کاروئ، کاروونکي د دوی د روزنې دندې لپاره د اړتیا وړ سرچینو ډول او شمیر غوره کولو لپاره انعطاف لري. دوی کولی شي د ماشین ډول، د کارمندانو شمیر، او نور پیرامیټونه د دوی د ځانګړو اړتیاو پراساس غوره کړي. په هرصورت، CMLE دا سرچینې په اوتومات ډول نه ترلاسه کوي او تنظیموي. دا د کارونکي مسؤلیت دی چې د روزنې دندې پیل کولو دمخه اړین سرچینې چمتو کړي.
د سرچینو د ترلاسه کولو لپاره، کاروونکي کولی شي د GCP خدمات لکه د کمپیوټر انجن یا کوبرنیټس انجن وکاروي. دا خدمتونه د روزنې کاري بار ځای په ځای کولو لپاره د توزیع وړ او انعطاف وړ زیربنا چمتو کوي. کارونکي کولی شي د مجازی ماشین مثالونه یا کانټینرونه رامینځته کړي ، د اړتیا وړ سافټویر انحصارونو سره یې تنظیم کړي ، او بیا یې په CMLE کې د کارګرانو په توګه وکاروي.
یوځل چې د روزنې دنده بشپړه شي، CMLE په اتوماتيک ډول د روزنې لپاره کارول شوي سرچینې نه بندوي. دا ځکه چې روزل شوی ماډل ممکن د استخراج موخو لپاره ځای په ځای او خدمت ته اړتیا ولري. دا کارونکي پورې اړه لري چې پریکړه وکړي چې کله او څنګه سرچینې پای ته ورسوي ترڅو د غیر ضروري لګښتونو مخه ونیسي.
د لنډیز کولو لپاره، CMLE د موازي ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره یو پیاوړی پلیټ فارم وړاندې کوي. په هرصورت، دا د سرچینو لاسي استملاک او ترتیب ته اړتیا لري او د روزنې پای ته رسیدو وروسته د سرچینو بندول نه اداره کوي. کاروونکي اړتیا لري چې د GCP خدماتو په کارولو سره اړین سرچینې چمتو کړي لکه د کمپیوټ انجن یا کوبرنیټس انجن او د دوی د ځانګړو اړتیاو پراساس خپل ژوند دوره اداره کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- آیا دا ممکنه ده چې د Kaggle په کارولو سره د مالي معلوماتو اپلوډ کول او د R-squared، ARIMA یا GARCH په څیر اقتصادي ماډلونو په کارولو سره احصایوي تحلیل او وړاندوینې ترسره کړئ؟
- کله چې یو دانه د ډیټا سره پوښل کیږي او اصلي شخصي وي ، ایا فورک شوی عامه کیدی شي او که داسې وي د محرمیت سرغړونه نه ده؟
- 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؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ