使用 Google Cloud Machine Learning Engine 的预测服务的过程涉及几个步骤,使用户能够部署和利用机器学习模型来进行大规模预测。 该服务是 Google Cloud AI 平台的一部分,提供了一种无服务器解决方案,用于在经过训练的模型上运行预测,使用户能够专注于模型的开发和部署,而不是管理基础设施。
1.模型开发和训练:
使用 Google Cloud Machine Learning Engine 的预测服务的第一步是开发和训练机器学习模型。 这通常涉及数据预处理、特征工程、模型选择和模型训练等任务。 Google Cloud 提供各种工具和服务(例如 Google Cloud Dataflow 和 Google Cloud Dataprep)来协助完成这些任务。
2、模型导出及包装:
一旦机器学习模型经过训练并准备好部署,就需要将其导出并打包为预测服务可以使用的格式。 Google Cloud机器学习引擎支持各种机器学习框架,例如TensorFlow和scikit-learn,允许用户以与这些框架兼容的格式导出模型。
3.模型部署:
下一步是在 Google Cloud 机器学习引擎上部署经过训练的模型。 这包括在平台上创建模型资源、指定模型类型(例如 TensorFlow、scikit-learn)以及上传导出的模型文件。 Google Cloud Machine Learning Engine 提供命令行界面 (CLI) 和 RESTful API 用于管理模型部署。
4. 版本控制和扩展:
谷歌云机器学习引擎允许用户创建已部署模型的多个版本。 这对于新模型版本的迭代开发和测试非常有用,而无需中断预测服务。 每个模型版本都可以根据预测的工作负载独立扩展,确保高效的资源利用。
5. 预测请求:
要使用部署的模型进行预测,用户需要向预测服务发送预测请求。 可以使用 Google Cloud Machine Learning Engine 提供的 RESTful API 或使用 gcloud 命令行工具发出预测请求。 预测请求的输入数据的格式应与模型的输入要求兼容。
6. 监控和记录:
Google Cloud 机器学习引擎提供监控和日志记录功能来跟踪已部署模型的性能和使用情况。 用户可以通过 Google Cloud Console 或使用 Cloud Monitoring API 监控预测延迟和资源利用率等指标。 此外,还可以针对预测请求生成日志,以便用户解决问题并分析预测结果。
7. 成本优化:
Google Cloud 机器学习引擎提供了各种功能来优化大规模运行预测的成本。 用户可以利用自动缩放功能根据传入的工作负载自动调整预测节点的数量。 他们还可以利用批量预测,这使他们能够并行处理大量数据,从而降低预测的总体成本。
使用 Google Cloud Machine Learning Engine 的预测服务涉及模型开发和训练、模型导出和打包、模型部署、版本控制和扩展、预测请求、监控和日志记录以及成本优化等步骤。 通过遵循这些步骤,用户可以有效地利用 Google Cloud 提供的无服务器预测服务来大规模部署和运行机器学习模型。
最近的其他问题和解答 EITC/AI/GCML Google云机器学习:
- 什么是文本转语音 (TTS) 以及它如何与人工智能配合使用?
- 在机器学习中处理大型数据集有哪些限制?
- 机器学习可以提供一些对话帮助吗?
- 什么是 TensorFlow 游乐场?
- 更大的数据集实际上意味着什么?
- 算法的超参数有哪些示例?
- 什么是集成学习?
- 如果选择的机器学习算法不合适怎么办?如何确保选择正确的算法?
- 机器学习模型在训练过程中是否需要监督?
- 基于神经网络的算法中使用的关键参数是什么?
查看 EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning 中的更多问题和解答