کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
کله چې د نسخې رامینځته کولو لپاره CMLE (د کلاوډ ماشین زده کړې انجن) وکاروئ ، نو اړینه ده چې د صادر شوي ماډل سرچینه مشخص کړئ. دا اړتیا د څو دلایلو لپاره مهمه ده، چې په دې ځواب کې به په تفصیل سره تشریح شي.
لومړی، راځئ چې پوه شو چې د "صادراتي ماډل" معنی څه ده. د CMLE په شرایطو کې، صادر شوی ماډل د ماشین زده کړې روزل شوي ماډل ته اشاره کوي چې خوندي شوي یا په داسې بڼه کې صادر شوي چې د وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي. دا صادر شوی ماډل په مختلفو فارمیټونو کې زیرمه کیدی شي لکه TensorFlow SavedModel، TensorFlow Lite، یا حتی یو دودیز بڼه.
اوس، ولې دا اړینه ده چې د صادر شوي ماډل سرچینه مشخص کړئ کله چې په CMLE کې نسخه جوړه کړئ؟ دلیل د CMLE کاري جریان کې دی او د ماډل خدمت کولو لپاره اړین سرچینې چمتو کولو اړتیا. کله چې یوه نسخه جوړه کړئ، CMLE باید پوه شي چې صادر شوی ماډل چیرته موقعیت لري ترڅو دا ځای پرځای شي او د وړاندوینې لپاره چمتو شي.
د صادر شوي ماډل سرچینې په ګوته کولو سره، CMLE کولی شي په اغیزمنه توګه ماډل بیرته ترلاسه کړي او د خدمت کولو زیربنا ته یې پورته کړي. دا ماډل ته اجازه ورکوي چې د پیرودونکو څخه د وړاندوینې غوښتنو لپاره چمتو وي. د سرچینې مشخص کولو پرته، CMLE به نه پوهیږي چې ماډل چیرته ومومي او د وړاندوینو خدمت کولو توان به ونلري.
سربیره پردې، د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کول CMLE ته وړتیا ورکوي چې نسخه په مؤثره توګه اداره کړي. د ماشین زده کړې کې، دا معمول دی چې په ماډلونو کې روزنه او تکرار شي، د وخت په تیریدو سره دوی ته وده ورکوي. CMLE تاسو ته اجازه درکوي د ماډل ډیری نسخې رامینځته کړئ ، هر یو د مختلف تکرار یا پرمختګ استازیتوب کوي. د صادر شوي ماډل سرچینې په ګوته کولو سره، CMLE کولی شي د دې نسخو تعقیب وساتي او ډاډ ترلاسه کړي چې سم ماډل د هرې وړاندوینې غوښتنې لپاره خدمت کیږي.
د دې روښانه کولو لپاره، یوه سناریو ته پام وکړئ چیرې چې د ماشین زده کړې انجینر د TensorFlow په کارولو سره ماډل روزي او د SavedModel په توګه یې صادروي. انجنیر بیا د ماډل نسخه رامینځته کولو لپاره CMLE کاروي ، سرچینه د صادر شوي SavedModel فایل په توګه مشخص کوي. CMLE ماډل ځای په ځای کوي او د وړاندوینې لپاره یې چمتو کوي. اوس، که انجینر وروسته د ماډل اصلاح شوی نسخه وروزي او د نوي SavedModel په توګه یې صادر کړي، دوی کولی شي په CMLE کې بله نسخه جوړه کړي، د سرچینې په توګه نوي صادر شوي ماډل مشخص کړي. دا CMLE ته اجازه ورکوي چې دواړه نسخې په جلا توګه اداره کړي او د وړاندوینې غوښتنو کې مشخص شوي نسخې پراساس مناسب ماډل خدمت وکړي.
کله چې د نسخې رامینځته کولو لپاره CMLE وکاروئ ، د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کول اړین دي ترڅو د ماډل خدمت کولو لپاره اړین سرچینې چمتو کړي ، د ماډل موثره ترلاسه کول او بار کول فعال کړي ، او د ماډلونو نسخه ملاتړ وکړي.
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 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؟
- 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؟
- 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