تتضمن عملية استخدام خدمة التنبؤ في Google Cloud Machine Learning Engine عدة خطوات تمكّن المستخدمين من نشر نماذج التعلم الآلي واستخدامها لعمل تنبؤات على نطاق واسع. تقدم هذه الخدمة ، التي تعد جزءًا من منصة Google Cloud AI ، حلاً بدون خادم لتشغيل التنبؤات على النماذج المدربة ، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على تطوير ونشر نماذجهم بدلاً من إدارة البنية التحتية.
1. تطوير النموذج والتدريب:
تتمثل الخطوة الأولى في استخدام خدمة التنبؤ الخاصة بـ Google Cloud Machine Learning Engine في تطوير نموذج التعلم الآلي وتدريبه. يتضمن هذا عادةً مهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات واختيار النموذج وتدريب النموذج. يوفر Google Cloud أدوات وخدمات متنوعة ، مثل Google Cloud Dataflow و Google Cloud Dataprep ، للمساعدة في هذه المهام.
2. نموذج التصدير والتغليف:
بمجرد تدريب نموذج التعلم الآلي وجاهزيته للنشر ، يجب تصديره وتعبئته بتنسيق يمكن استخدامه بواسطة خدمة التنبؤ. يدعم Google Cloud Machine Learning Engine العديد من أطر التعلم الآلي ، مثل TensorFlow و scikit-Learn ، مما يسمح للمستخدمين بتصدير نماذجهم بتنسيق متوافق مع أطر العمل هذه.
3. نشر النموذج:
تتمثل الخطوة التالية في نشر النموذج المدرب على Google Cloud Machine Learning Engine. يتضمن ذلك إنشاء مورد نموذج على النظام الأساسي ، وتحديد نوع النموذج (على سبيل المثال ، TensorFlow ، scikit-Learn) ، وتحميل ملف النموذج الذي تم تصديره. يوفر Google Cloud Machine Learning Engine واجهة سطر أوامر (CLI) وواجهة برمجة تطبيقات RESTful لإدارة عمليات نشر النموذج.
4. الإصدار والتحجيم:
يتيح Google Cloud Machine Learning Engine للمستخدمين إنشاء إصدارات متعددة من نموذج تم نشره. هذا مفيد للتطوير المتكرر واختبار إصدارات النماذج الجديدة دون مقاطعة خدمة التنبؤات. يمكن قياس كل إصدار نموذج بشكل مستقل بناءً على حجم العمل المتوقع ، مما يضمن الاستخدام الفعال للموارد.
5. طلبات التنبؤ:
لعمل تنبؤات باستخدام النموذج المنشور ، يحتاج المستخدمون إلى إرسال طلبات التنبؤ إلى خدمة التنبؤ. يمكن إجراء طلبات التنبؤ باستخدام RESTful API التي يوفرها Google Cloud Machine Learning Engine أو باستخدام أداة سطر أوامر gcloud. يجب أن تكون بيانات الإدخال لطلبات التنبؤ بتنسيق متوافق مع متطلبات إدخال النموذج.
6. المراقبة والتسجيل:
يوفر Google Cloud Machine Learning Engine إمكانيات المراقبة والتسجيل لتتبع أداء واستخدام النماذج المنشورة. يمكن للمستخدمين مراقبة المقاييس مثل زمن انتقال التنبؤ واستخدام الموارد من خلال Google Cloud Console أو باستخدام Cloud Monitoring API. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن إنشاء السجلات لطلبات التنبؤ ، مما يسمح للمستخدمين باستكشاف المشكلات وإصلاحها وتحليل نتائج التنبؤ.
7. تحسين التكلفة:
يوفر Google Cloud Machine Learning Engine ميزات متنوعة لتحسين تكلفة تشغيل التنبؤات على نطاق واسع. يمكن للمستخدمين الاستفادة من القياس التلقائي لضبط عدد عقد التنبؤ تلقائيًا بناءً على عبء العمل الوارد. يمكنهم أيضًا الاستفادة من التنبؤ بالدُفعات ، والذي يسمح لهم بمعالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل متوازٍ ، مما يقلل التكلفة الإجمالية للتنبؤ.
يتضمن استخدام خدمة التنبؤ في Google Cloud Machine Learning Engine خطوات مثل تطوير النموذج والتدريب ، وتصدير النموذج وتعبئته ، ونشر النموذج ، والإصدار والقياس ، وطلبات التنبؤ ، والمراقبة والتسجيل ، وتحسين التكلفة. باتباع هذه الخطوات ، يمكن للمستخدمين الاستفادة بشكل فعال من خدمة التنبؤ بدون خادم التي تقدمها Google Cloud لنشر وتشغيل نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning