Cloud Machine Learning Engine (CMLE) é uma ferramenta poderosa fornecida pelo Google Cloud Platform (GCP) para treinar modelos de aprendizado de máquina de maneira distribuída e paralela. Porém, não oferece aquisição e configuração automática de recursos, nem realiza desligamento de recursos após o término do treinamento do modelo. Nesta resposta, nos aprofundaremos nos detalhes do CMLE, suas capacidades e a necessidade de gerenciamento manual de recursos.
O CMLE foi projetado para simplificar o processo de treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala. Ele fornece um ambiente gerenciado que permite aos usuários se concentrarem no desenvolvimento de modelos em vez de no gerenciamento de infraestrutura. O CMLE aproveita o poder da infraestrutura do GCP para distribuir a carga de trabalho de treinamento em diversas máquinas, possibilitando tempos de treinamento mais rápidos e lidando com grandes conjuntos de dados.
Ao usar o CMLE, os usuários têm a flexibilidade de escolher o tipo e a quantidade de recursos necessários para seu trabalho de treinamento. Eles podem selecionar o tipo de máquina, o número de trabalhadores e outros parâmetros com base em seus requisitos específicos. Entretanto, o CMLE não adquire e configura automaticamente esses recursos. É responsabilidade do usuário fornecer os recursos necessários antes de iniciar o trabalho de treinamento.
Para adquirir os recursos, os usuários podem utilizar serviços do GCP, como Compute Engine ou Kubernetes Engine. Esses serviços fornecem uma infraestrutura escalável e flexível para acomodar a carga de trabalho de treinamento. Os usuários podem criar instâncias de máquinas virtuais ou contêineres, configurá-los com as dependências de software necessárias e usá-los como trabalhadores no CMLE.
Após a conclusão do trabalho de treinamento, o CMLE não desliga automaticamente os recursos usados para treinamento. Isso ocorre porque o modelo treinado pode precisar ser implantado e servido para fins de inferência. Cabe ao usuário decidir quando e como encerrar os recursos para evitar custos desnecessários.
Resumindo, o CMLE oferece uma plataforma poderosa para treinamento de modelo de aprendizado de máquina paralelo. No entanto, requer aquisição e configuração manual de recursos e não lida com o desligamento de recursos após o término do treinamento. Os usuários precisam provisionar os recursos necessários usando serviços do GCP, como Compute Engine ou Kubernetes Engine, e gerenciar seu ciclo de vida com base em requisitos específicos.
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