عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
عند استخدام CMLE (محرك التعلم الآلي السحابي) لإنشاء إصدار، فمن الضروري تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره. وهذا الشرط مهم لعدة أسباب، سيتم شرحها بالتفصيل في هذه الإجابة.
أولاً، دعونا نفهم المقصود بـ "النموذج المُصدَّر". في سياق CMLE، يشير النموذج المُصدَّر إلى نموذج تعلم آلي مُدرب تم حفظه أو تصديره بتنسيق يمكن استخدامه للتنبؤ. يمكن تخزين هذا النموذج الذي تم تصديره بتنسيقات مختلفة مثل TensorFlow SavedModel أو TensorFlow Lite أو حتى تنسيق مخصص.
الآن، لماذا من الضروري تحديد مصدر النموذج المُصدَّر عند إنشاء إصدار في CMLE؟ السبب يكمن في سير عمل CMLE والحاجة إلى توفير الموارد اللازمة لخدمة النموذج. عند إنشاء إصدار، يحتاج CMLE إلى معرفة مكان النموذج الذي تم تصديره حتى يمكن نشره وإتاحته للتنبؤ.
من خلال تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره، يمكن لـ CMLE استرداد النموذج وتحميله بكفاءة في البنية التحتية للخدمة. يتيح ذلك للنموذج أن يكون جاهزًا لطلبات التنبؤ من العملاء. وبدون تحديد المصدر، لن يعرف CMLE مكان العثور على النموذج ولن يتمكن من تقديم التنبؤات.
بالإضافة إلى ذلك، فإن تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره يمكّن CMLE من التعامل مع الإصدار بشكل فعال. في التعلم الآلي، من الشائع التدريب على النماذج وتكرارها، وتحسينها بمرور الوقت. يتيح لك CMLE إنشاء إصدارات متعددة من النموذج، يمثل كل منها تكرارًا أو تحسينًا مختلفًا. من خلال تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره، يمكن لـ CMLE تتبع هذه الإصدارات والتأكد من تقديم النموذج الصحيح لكل طلب تنبؤ.
لتوضيح ذلك، فكر في سيناريو حيث يقوم مهندس التعلم الآلي بتدريب نموذج باستخدام TensorFlow وتصديره كنموذج محفوظ. يستخدم المهندس بعد ذلك CMLE لإنشاء نسخة من النموذج، مع تحديد المصدر كملف SavedModel الذي تم تصديره. ينشر CMLE النموذج ويجعله متاحًا للتنبؤ. الآن، إذا قام المهندس لاحقًا بتدريب نسخة محسنة من النموذج وتصديرها كنموذج محفوظ جديد، فيمكنه إنشاء إصدار آخر في CMLE، مع تحديد النموذج الجديد الذي تم تصديره كمصدر. يسمح هذا لـ CMLE بإدارة كلا الإصدارين بشكل منفصل وتقديم النموذج المناسب بناءً على الإصدار المحدد في طلبات التنبؤ.
عند استخدام CMLE لإنشاء إصدار، يعد تحديد مصدر النموذج الذي تم تصديره أمرًا ضروريًا لتوفير الموارد اللازمة لخدمة النموذج، وتمكين استرجاع النموذج وتحميله بكفاءة، ودعم إصدار النماذج.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التقدم في تعلم الآلة:
- هل من الممكن استخدام Kaggle لتحميل البيانات المالية وإجراء التحليل الإحصائي والتنبؤ باستخدام النماذج القياسية الاقتصادية مثل R-squared أو ARIMA أو GARCH؟
- 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 يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
- هل من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة بشكل عشوائي دون أي عوائق؟
- هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
اعرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في "التقدم في التعلم الآلي"