Der Prozess der Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine umfasst mehrere Schritte, die es Benutzern ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen und zu nutzen, um Vorhersagen in großem Maßstab zu treffen. Dieser Dienst, der Teil der Google Cloud AI-Plattform ist, bietet eine serverlose Lösung zum Ausführen von Vorhersagen für trainierte Modelle, sodass sich Benutzer auf die Entwicklung und Bereitstellung ihrer Modelle konzentrieren können, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.
1. Modellentwicklung und Schulung:
Der erste Schritt bei der Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine besteht darin, ein Modell für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu trainieren. Dies umfasst typischerweise Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellauswahl und Modelltraining. Google Cloud bietet verschiedene Tools und Dienste wie Google Cloud Dataflow und Google Cloud Dataprep, um Sie bei diesen Aufgaben zu unterstützen.
2. Modellexport und Verpackung:
Sobald das Modell für maschinelles Lernen trainiert und für die Bereitstellung bereit ist, muss es exportiert und in ein Format gepackt werden, das vom Vorhersagedienst verwendet werden kann. Google Cloud Machine Learning Engine unterstützt verschiedene Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow und scikit-learn, sodass Benutzer ihre Modelle in einem mit diesen Frameworks kompatiblen Format exportieren können.
3. Modellbereitstellung:
Der nächste Schritt besteht darin, das trainierte Modell auf der Google Cloud Machine Learning Engine bereitzustellen. Dazu gehört das Erstellen einer Modellressource auf der Plattform, das Angeben des Modelltyps (z. B. TensorFlow, scikit-learn) und das Hochladen der exportierten Modelldatei. Google Cloud Machine Learning Engine bietet eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) und eine RESTful-API für die Verwaltung von Modellbereitstellungen.
4. Versionierung und Skalierung:
Mit der Google Cloud Machine Learning Engine können Benutzer mehrere Versionen eines bereitgestellten Modells erstellen. Dies ist nützlich für die iterative Entwicklung und das Testen neuer Modellversionen, ohne die Bereitstellung von Vorhersagen zu unterbrechen. Jede Modellversion kann basierend auf der prognostizierten Arbeitslast unabhängig skaliert werden, wodurch eine effiziente Ressourcennutzung gewährleistet wird.
5. Vorhersageanfragen:
Um Vorhersagen mithilfe des bereitgestellten Modells zu treffen, müssen Benutzer Vorhersageanfragen an den Vorhersagedienst senden. Vorhersageanfragen können über die von der Google Cloud Machine Learning Engine bereitgestellte RESTful-API oder über das gcloud-Befehlszeilentool gestellt werden. Die Eingabedaten für Vorhersageanfragen sollten in einem Format vorliegen, das mit den Eingabeanforderungen des Modells kompatibel ist.
6. Überwachung und Protokollierung:
Google Cloud Machine Learning Engine bietet Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen, um die Leistung und Nutzung bereitgestellter Modelle zu verfolgen. Benutzer können Metriken wie Vorhersagelatenz und Ressourcennutzung über die Google Cloud Console oder mithilfe der Cloud Monitoring API überwachen. Darüber hinaus können Protokolle für Vorhersageanfragen generiert werden, sodass Benutzer Probleme beheben und Vorhersageergebnisse analysieren können.
7. Kostenoptimierung:
Die Google Cloud Machine Learning Engine bietet verschiedene Funktionen, um die Kosten für die Ausführung von Vorhersagen im großen Maßstab zu optimieren. Benutzer können die automatische Skalierung nutzen, um die Anzahl der Vorhersageknoten basierend auf der eingehenden Arbeitslast automatisch anzupassen. Sie können auch die Vorteile der Batch-Vorhersage nutzen, die es ihnen ermöglicht, große Datenmengen parallel zu verarbeiten und so die Gesamtkosten der Vorhersage zu senken.
Die Nutzung des Vorhersagedienstes der Google Cloud Machine Learning Engine umfasst Schritte wie Modellentwicklung und -schulung, Modellexport und -paketierung, Modellbereitstellung, Versionierung und Skalierung, Vorhersageanfragen, Überwachung und Protokollierung sowie Kostenoptimierung. Durch Befolgen dieser Schritte können Benutzer den von Google Cloud bereitgestellten serverlosen Vorhersagedienst effektiv nutzen, um Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab bereitzustellen und auszuführen.
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- Feld: Artificial Intelligence
- Programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen (Gehen Sie zum Zertifizierungsprogramm)
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