Khi sử dụng đào tạo mô hình học máy phân tán (ML) trên Google Cloud AI Platform, bạn thực sự có thể sử dụng tệp cấu hình để triển khai mô hình CMLE (Cloud Machine Learning Engine) để xác định số lượng máy được sử dụng trong đào tạo. Tuy nhiên, không thể xác định trực tiếp loại máy sẽ được sử dụng.
Trong đào tạo mô hình ML phân tán, tệp cấu hình triển khai mô hình CMLE cho phép bạn chỉ định cấp tỷ lệ cho đào tạo. Cấp quy mô xác định số lượng và loại máy móc được sử dụng trong công việc đào tạo. Các tùy chọn cấp quy mô bao gồm từ BASIC đến TÙY CHỈNH, với mỗi cấp có số lượng công nhân và máy chủ tham số được xác định trước. Bằng cách chọn cấp quy mô phù hợp, bạn có thể kiểm soát số lượng máy được sử dụng để đào tạo.
Ví dụ: nếu bạn chọn cấp quy mô BASIC, nó sẽ sử dụng một trình chạy duy nhất và không có máy chủ tham số. Mặt khác, nếu bạn chọn cấp tỷ lệ STANDARD_1, nó sẽ sử dụng một máy chủ và một máy chủ tham số. Cấp tỷ lệ PREMIUM_1 sử dụng một máy chủ chạy và bốn máy chủ tham số, trong khi cấp tỷ lệ CUSTOM cho phép bạn chỉ định rõ ràng số lượng máy chạy và máy chủ tham số.
Tuy nhiên, mặc dù bạn có thể xác định số lượng máy nhưng bạn không thể chỉ định trực tiếp loại máy được sử dụng trong đào tạo. Loại máy được sử dụng được xác định theo cấp quy mô và được Google Cloud AI Platform xác định trước. Mỗi bậc thang đo có một loại máy mặc định được liên kết với nó, loại máy này được tối ưu hóa cho bậc thang đo nhất định. Ví dụ: bậc thang đo BASIC sử dụng loại máy n1-standard-1, trong khi bậc thang đo STANDARD_1 sử dụng loại máy n1-standard-4.
Nếu bạn cần kiểm soát nhiều hơn các loại máy được sử dụng trong đào tạo, bạn có thể sử dụng các vùng chứa tùy chỉnh với Nền tảng Cloud AI. Với các vùng chứa tùy chỉnh, bạn có thể xây dựng và triển khai hình ảnh đào tạo của riêng mình, cho phép bạn chỉ định các loại máy và các phần phụ thuộc khác cần thiết cho quá trình đào tạo. Bằng cách tạo vùng chứa tùy chỉnh, bạn có thể linh hoạt xác định chính xác các loại máy phù hợp với nhu cầu đào tạo của mình.
Khi sử dụng đào tạo mô hình ML phân tán trên Google Cloud AI Platform, bạn có thể xác định số lượng máy được sử dụng để đào tạo thông qua tệp cấu hình triển khai mô hình CMLE. Tuy nhiên, bạn không thể chỉ định trực tiếp loại máy được sử dụng vì nó được xác định theo cấp quy mô. Nếu bạn cần kiểm soát nhiều hơn các loại máy, bạn có thể tận dụng các vùng chứa tùy chỉnh để xây dựng và triển khai hình ảnh đào tạo của riêng mình.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning