Cloud Machine Learning Engine (CMLE) là một công cụ mạnh mẽ được cung cấp bởi Google Cloud Platform (GCP) để đào tạo các mô hình machine learning theo cách phân tán và song song. Tuy nhiên, nó không cung cấp khả năng thu thập và cấu hình tài nguyên tự động cũng như không xử lý việc tắt tài nguyên sau khi quá trình đào tạo mô hình kết thúc. Trong câu trả lời này, chúng tôi sẽ đi sâu vào chi tiết về CMLE, các khả năng của nó và nhu cầu quản lý tài nguyên thủ công.
CMLE được thiết kế để đơn giản hóa quá trình đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn. Nó cung cấp một môi trường được quản lý cho phép người dùng tập trung vào phát triển mô hình hơn là quản lý cơ sở hạ tầng. CMLE tận dụng sức mạnh của cơ sở hạ tầng GCP để phân phối khối lượng công việc đào tạo trên nhiều máy, cho phép thời gian đào tạo nhanh hơn và xử lý các tập dữ liệu lớn.
Khi sử dụng CMLE, người dùng có thể linh hoạt lựa chọn loại và số lượng tài nguyên cần thiết cho công việc đào tạo của mình. Họ có thể chọn loại máy, số lượng công nhân và các thông số khác dựa trên yêu cầu cụ thể của họ. Tuy nhiên, CMLE không tự động thu thập và cấu hình các tài nguyên này. Người dùng có trách nhiệm cung cấp các tài nguyên cần thiết trước khi bắt đầu công việc đào tạo.
Để có được tài nguyên, người dùng có thể sử dụng các dịch vụ GCP như Computing Engine hoặc Kubernetes Engine. Các dịch vụ này cung cấp cơ sở hạ tầng linh hoạt và có thể mở rộng để đáp ứng khối lượng công việc đào tạo. Người dùng có thể tạo các phiên bản hoặc bộ chứa máy ảo, định cấu hình chúng với các phần phụ thuộc phần mềm cần thiết, sau đó sử dụng chúng làm công cụ trong CMLE.
Sau khi hoàn thành công việc đào tạo, CMLE không tự động tắt các tài nguyên được sử dụng cho việc đào tạo. Điều này là do mô hình đã đào tạo có thể cần được triển khai và phục vụ cho mục đích suy luận. Người dùng có quyền quyết định khi nào và làm thế nào để chấm dứt tài nguyên để tránh những chi phí không cần thiết.
Tóm lại, CMLE cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để đào tạo mô hình học máy song song. Tuy nhiên, nó yêu cầu thu thập và cấu hình tài nguyên theo cách thủ công và không xử lý việc tắt tài nguyên sau khi quá trình đào tạo kết thúc. Người dùng cần cung cấp các tài nguyên cần thiết bằng cách sử dụng các dịch vụ GCP như Computing Engine hoặc Kubernetes Engine và quản lý vòng đời của chúng dựa trên các yêu cầu cụ thể của họ.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Tiến bộ trong Học máy:
- 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?
- Chế độ háo hức có ngăn cản chức năng tính toán phân tán của TensorFlow không?
- Các giải pháp đám mây của Google có thể được sử dụng để tách điện toán khỏi bộ lưu trữ để đào tạo mô hình ML với dữ liệu lớn hiệu quả hơn không?
- Có thể huấn luyện các mô hình học máy trên các tập dữ liệu lớn tùy ý mà không gặp trục trặc không?
- Khi sử dụng CMLE, việc tạo phiên bản có yêu cầu chỉ định nguồn của mô hình đã xuất không?
- CMLE có thể đọc từ dữ liệu lưu trữ Google Cloud và sử dụng mô hình được đào tạo cụ thể để suy luận không?
- Tensorflow có thể được sử dụng để đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu (DNN) không?
- Thuật toán Tăng cường Độ dốc là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nâng cao trong Học máy
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Tiến bộ trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: GCP BigQuery và tập dữ liệu mở (đi đến chủ đề liên quan)