Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ist ein leistungsstarkes Tool der Google Cloud Platform (GCP) zum verteilten und parallelen Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Es bietet jedoch keine automatische Ressourcenbeschaffung und -konfiguration und verwaltet auch nicht das Herunterfahren von Ressourcen nach Abschluss des Modelltrainings. In dieser Antwort werden wir uns mit den Details von CMLE, seinen Fähigkeiten und der Notwendigkeit einer manuellen Ressourcenverwaltung befassen.
CMLE soll den Prozess des Trainings und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in großem Maßstab vereinfachen. Es bietet eine verwaltete Umgebung, die es Benutzern ermöglicht, sich auf die Modellentwicklung statt auf die Infrastrukturverwaltung zu konzentrieren. CMLE nutzt die Leistungsfähigkeit der GCP-Infrastruktur, um die Trainingsarbeitslast auf mehrere Computer zu verteilen und so schnellere Trainingszeiten und die Verarbeitung großer Datensätze zu ermöglichen.
Bei der Verwendung von CMLE haben Benutzer die Flexibilität, die Art und Anzahl der für ihre Schulungsaufgabe erforderlichen Ressourcen auszuwählen. Sie können den Maschinentyp, die Anzahl der Arbeiter und andere Parameter entsprechend ihren spezifischen Anforderungen auswählen. CMLE erfasst und konfiguriert diese Ressourcen jedoch nicht automatisch. Es liegt in der Verantwortung des Benutzers, vor Beginn der Schulungsaufgabe die erforderlichen Ressourcen bereitzustellen.
Um die Ressourcen zu erwerben, können Benutzer GCP-Dienste wie Compute Engine oder Kubernetes Engine nutzen. Diese Dienste bieten eine skalierbare und flexible Infrastruktur zur Bewältigung des Schulungsaufwands. Benutzer können Instanzen oder Container virtueller Maschinen erstellen, sie mit den erforderlichen Softwareabhängigkeiten konfigurieren und sie dann als Worker in CMLE verwenden.
Sobald der Trainingsauftrag abgeschlossen ist, schaltet CMLE die für das Training verwendeten Ressourcen nicht automatisch ab. Dies liegt daran, dass das trainierte Modell möglicherweise für Inferenzzwecke bereitgestellt und bereitgestellt werden muss. Es ist Sache des Benutzers, zu entscheiden, wann und wie die Ressourcen beendet werden, um unnötige Kosten zu vermeiden.
Zusammenfassend bietet CMLE eine leistungsstarke Plattform für das parallele Training von Modellen für maschinelles Lernen. Es erfordert jedoch eine manuelle Beschaffung und Konfiguration von Ressourcen und übernimmt keine Ressourcenabschaltung nach Abschluss des Trainings. Benutzer müssen die erforderlichen Ressourcen mithilfe von GCP-Diensten wie Compute Engine oder Kubernetes Engine bereitstellen und ihren Lebenszyklus basierend auf ihren spezifischen Anforderungen verwalten.
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