Wenn es darum geht, ein exportiertes Modell in der Produktion im Bereich der künstlichen Intelligenz bereitzustellen, insbesondere im Kontext von Google Cloud Machine Learning und serverlosen Vorhersagen im großen Maßstab, stehen mehrere Hauptoptionen zur Verfügung. Diese Optionen bieten unterschiedliche Ansätze für die Bereitstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, von denen jeder seine eigenen Vorteile und Überlegungen hat.
1. Cloud-Funktionen:
Cloud Functions ist eine von Google Cloud angebotene serverlose Rechenplattform, mit der Sie Ihren Code als Reaktion auf Ereignisse ausführen können. Es bietet eine flexible und skalierbare Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen. Sie können Ihr exportiertes Modell als Cloud-Funktion bereitstellen und über HTTP-Anfragen aufrufen. Dadurch können Sie Ihr Modell problemlos in andere Dienste und Anwendungen integrieren.
Beispiel:
def predict(request): # Load the exported model model = load_model('exported_model') # Process the input data data = preprocess(request.json) # Make predictions using the model predictions = model.predict(data) # Return the predictions return {'predictions': predictions.tolist()}
2. Cloud Run:
Cloud Run ist eine vollständig verwaltete serverlose Plattform, die Ihre Container automatisch skaliert. Sie können Ihr exportiertes Modell in einem Container speichern und in Cloud Run bereitstellen. Dies bietet eine konsistente und skalierbare Umgebung für die Bereitstellung Ihres Modells. Cloud Run unterstützt auch HTTP-Anfragen und erleichtert so die Integration mit anderen Diensten.
Beispiel:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Vorhersage der KI-Plattform:
AI Platform Prediction ist ein verwalteter Dienst von Google Cloud zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Sie können Ihr exportiertes Modell auf AI Platform Prediction bereitstellen, das die Infrastruktur und Skalierung für Sie übernimmt. Es unterstützt verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen und bietet Funktionen wie automatische Skalierung und Online-Vorhersage.
Beispiel:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. Kubernetes:
Kubernetes ist eine Open-Source-Container-Orchestrierungsplattform, mit der Sie Ihre Containeranwendungen verwalten und skalieren können. Sie können Ihr exportiertes Modell als Kubernetes-Dienst bereitstellen, der eine hochgradig anpassbare und skalierbare Bereitstellungsoption bietet. Kubernetes bietet außerdem Funktionen wie Lastausgleich und automatische Skalierung.
Beispiel:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Diese primären Optionen zum Bereitstellen eines exportierten Modells in der Produktion bieten Flexibilität, Skalierbarkeit und einfache Integration mit anderen Diensten. Die Wahl der richtigen Option hängt von Faktoren wie den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung, der erwarteten Arbeitslast und Ihrer Vertrautheit mit den Bereitstellungsplattformen ab.
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- Feld: Artificial Intelligence
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