هل يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
يُعد Cloud Machine Learning Engine (CMLE) أداة قوية تقدمها منصة Google Cloud Platform (GCP) لتدريب نماذج التعلم الآلي بطريقة موزعة ومتوازية. ومع ذلك، فهو لا يوفر اكتساب الموارد وتكوينها تلقائيًا، ولا يتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج. في هذه الإجابة، سننظر في تفاصيل CMLE وقدراته والحاجة إلى إدارة الموارد يدويًا.
تم تصميم CMLE لتبسيط عملية التدريب ونشر نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع. فهو يوفر بيئة مُدارة تسمح للمستخدمين بالتركيز على تطوير النموذج بدلاً من إدارة البنية التحتية. يستفيد CMLE من قوة البنية الأساسية لـ Google Cloud Platform لتوزيع عبء عمل التدريب عبر أجهزة متعددة، مما يتيح أوقات تدريب أسرع والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
عند استخدام CMLE، يتمتع المستخدمون بالمرونة في اختيار نوع وعدد الموارد المطلوبة لمهمة التدريب الخاصة بهم. يمكنهم تحديد نوع الآلة، عدد العمال، والمعلمات الأخرى بناءً على متطلباتهم المحددة. ومع ذلك، لا يقوم CMLE تلقائيًا بالحصول على هذه الموارد وتكوينها. تقع على عاتق المستخدم مسؤولية توفير الموارد اللازمة قبل بدء مهمة التدريب.
للحصول على الموارد، يمكن للمستخدمين الاستفادة من خدمات Google Cloud Platform مثل Compute Engine أو Kubernetes Engine. توفر هذه الخدمات بنية تحتية مرنة وقابلة للتطوير لاستيعاب عبء العمل التدريبي. يمكن للمستخدمين إنشاء مثيلات أو حاويات للجهاز الظاهري، وتكوينها باستخدام تبعيات البرنامج المطلوبة، ثم استخدامها كعاملين في CMLE.
بمجرد اكتمال مهمة التدريب، لا يقوم CMLE بإيقاف تشغيل الموارد المستخدمة للتدريب تلقائيًا. وذلك لأن النموذج المُدرب قد يحتاج إلى النشر وتقديمه لأغراض الاستدلال. الأمر متروك للمستخدم ليقرر متى وكيف يتم إنهاء الموارد لتجنب التكاليف غير الضرورية.
لتلخيص ذلك، يقدم CMLE منصة قوية للتدريب الموازي على نماذج التعلم الآلي. ومع ذلك، فإنه يتطلب الحصول على الموارد وتكوينها يدويًا ولا يتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء التدريب. يحتاج المستخدمون إلى توفير الموارد اللازمة باستخدام خدمات Google Cloud Platform مثل Compute Engine أو Kubernetes Engine وإدارة دورة حياتهم بناءً على متطلباتهم المحددة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التقدم في تعلم الآلة:
- عندما يتم تقسيم النواة بالبيانات ويكون الأصل خاصًا، فهل يمكن أن يكون الأصل عامًا وإذا كان الأمر كذلك، فهل هذا لا يعد خرقًا للخصوصية؟
- 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؟
- هل يمنع الوضع المتحمس وظيفة الحوسبة الموزعة لـ TensorFlow؟
- هل يمكن استخدام حلول Google السحابية لفصل الحوسبة عن التخزين من أجل تدريب أكثر كفاءة لنموذج تعلم الآلة مع البيانات الضخمة؟
- هل من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة بشكل عشوائي دون أي عوائق؟
- عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
- هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
- هل يمكن استخدام Tensorflow للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة (DNNs)؟
اعرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في "التقدم في التعلم الآلي"