当谈到在人工智能领域的生产中提供导出模型时,特别是在谷歌云机器学习和大规模无服务器预测的背景下,有几个主要选项可用。 这些选项提供了部署和服务机器学习模型的不同方法,每种方法都有自己的优点和注意事项。
1. 云功能:
Cloud Functions 是 Google Cloud 提供的无服务器计算平台,可让您运行代码来响应事件。 它提供了一种灵活且可扩展的方式来服务机器学习模型。 您可以将导出的模型部署为 Cloud Function 并使用 HTTP 请求调用它。 这使您可以轻松地将模型与其他服务和应用程序集成。
示例:
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.云运行:
Cloud Run 是一个完全托管的无服务器平台,可自动扩展容器。 您可以对导出的模型进行容器化并将其部署在 Cloud Run 上。 这为服务您的模型提供了一致且可扩展的环境。 Cloud Run还支持HTTP请求,可以轻松与其他服务集成。
示例:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI平台预测:
AI Platform Prediction 是 Google Cloud 提供的一项托管服务,用于服务机器学习模型。 您可以在 AI Platform Prediction 上部署导出的模型,它会为您处理基础架构和扩展。 它支持各种机器学习框架,并提供自动缩放和在线预测等功能。
示例:
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. 库伯内特斯:
Kubernetes 是一个开源容器编排平台,可让您管理和扩展容器化应用程序。 您可以将导出的模型部署为 Kubernetes 服务,这提供了高度可定制和可扩展的部署选项。 Kubernetes 还提供负载均衡和自动扩展等功能。
示例:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
这些用于在生产中提供导出模型的主要选项提供了灵活性、可扩展性以及与其他服务集成的便捷性。 选择正确的选项取决于应用程序的具体要求、预期工作负载以及您对部署平台的熟悉程度等因素。
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