ما هو الغرض من إعادة توجيه المنفذ على جهاز التعلم العميق VM وكيف يتم إعداده؟
يعد إعادة توجيه المنفذ جانبًا مهمًا من تكوين الشبكة الذي يسمح بالتشغيل السلس والآمن للتطبيقات والخدمات على جهاز افتراضي للتعلم العميق. في سياق الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا في مجال Google Cloud Machine Learning، تلعب إعادة توجيه المنافذ دورًا مهمًا في تمكين الاتصال بين المكونات المختلفة لنظام التعلم الآلي، مما يسهل تبادل البيانات والمعلومات.
الغرض الأساسي من إعادة توجيه المنفذ على Deep Learning VM هو عرض منفذ معين على الجهاز الظاهري للعالم الخارجي ، مما يسمح للأنظمة الخارجية أو المستخدمين بالوصول إلى الخدمات التي تعمل على هذا المنفذ. هذا مفيد بشكل خاص عند العمل مع نماذج التعلم الآلي التي تتطلب التفاعل مع الموارد الخارجية ، مثل بيانات التدريب أو واجهات برمجة التطبيقات أو الواجهات المستندة إلى الويب.
لإعداد إعادة توجيه المنفذ على Deep Learning VM ، يجب اتباع عدة خطوات. أولاً ، من الضروري تحديد المنفذ المحدد الذي يجب إعادة توجيهه. قد يكون هذا هو المنفذ الافتراضي المستخدم من قبل خدمة معينة أو منفذ مخصص يحدده المستخدم. بمجرد تحديد المنفذ ، فإن الخطوة التالية هي تكوين إعدادات الشبكة للجهاز الظاهري للسماح بالاتصالات الواردة على هذا المنفذ.
في بيئة Google Cloud Platform (GCP) ، يمكن إعادة توجيه المنفذ من خلال استخدام قواعد جدار الحماية. تحدد قواعد جدار الحماية حركة مرور الشبكة المسموح لها بالوصول إلى الجهاز الظاهري. من خلال إنشاء قاعدة جدار الحماية التي تسمح بالاتصالات الواردة على المنفذ المطلوب ، يمكن الوصول إلى Deep Learning VM من أنظمة خارجية أو مستخدمين.
لتوضيح العملية ، دعنا نفكر في مثال حيث يقوم Deep Learning VM بتشغيل واجهة قائمة على الويب لنموذج التعلم الآلي. تتم استضافة واجهة الويب على المنفذ 8080. لإعداد إعادة توجيه المنفذ لهذا السيناريو ، يمكن اتباع الخطوات التالية:
1. تحديد المنفذ: في هذه الحالة ، المنفذ المطلوب إعادة توجيهه هو 8080.
2. تكوين قواعد جدار الحماية: في وحدة تحكم GCP ، انتقل إلى قسم الشبكات وأنشئ قاعدة جدار حماية جديدة. حدد المعلمات التالية:
- الاسم: اسم وصفي للقاعدة.
- الأهداف: حدد الهدف المناسب ، وهو Deep Learning VM.
- نطاقات IP المصدر: تحديد نطاقات IP التي يُسمح من خلالها بالاتصالات الواردة.
- البروتوكولات والمنافذ: حدد البروتوكول (TCP أو UDP) والمنفذ (8080) لإعادة التوجيه.
3. تطبيق قاعدة جدار الحماية: بمجرد إنشاء القاعدة ، قم بتطبيقها على الشبكة حيث يوجد Deep Learning VM.
من خلال إكمال هذه الخطوات ، سيتم الوصول إلى Deep Learning VM من أنظمة خارجية أو مستخدمين عبر المنفذ المحدد. يتيح ذلك التفاعل السلس مع الواجهة المستندة إلى الويب لنموذج التعلم الآلي ، مما يسهل المهام مثل إدخال البيانات وتقييم النموذج وتصور النتيجة.
يعد إعادة توجيه المنفذ على Deep Learning VM ضروريًا لتمكين الوصول الخارجي إلى الخدمات والتطبيقات التي تعمل على منافذ محددة. من خلال تكوين قواعد جدار الحماية في Google Cloud Platform ، يمكن السماح بالاتصالات الواردة على المنفذ المطلوب ، مما يسهل الاتصال بين Deep Learning VM والأنظمة الخارجية أو المستخدمين. تعتبر هذه الوظيفة ذات قيمة خاصة في سياق التعلم الآلي ، لأنها تتيح التفاعل السلس مع نماذج التعلم الآلي والموارد المرتبطة بها.
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 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؟
- 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؟
اعرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في "التقدم في التعلم الآلي"