O processo de uso do serviço de previsão do Google Cloud Machine Learning Engine envolve várias etapas que permitem aos usuários implantar e utilizar modelos de aprendizado de máquina para fazer previsões em escala. Esse serviço, que faz parte da plataforma Google Cloud AI, oferece uma solução sem servidor para executar previsões em modelos treinados, permitindo que os usuários se concentrem no desenvolvimento e implantação de seus modelos, em vez de gerenciar a infraestrutura.
1. Desenvolvimento e Treinamento de Modelo:
A primeira etapa para usar o serviço de previsão do Google Cloud Machine Learning Engine é desenvolver e treinar um modelo de aprendizado de máquina. Isso geralmente envolve tarefas como pré-processamento de dados, engenharia de recursos, seleção de modelo e treinamento de modelo. O Google Cloud fornece várias ferramentas e serviços, como Google Cloud Dataflow e Google Cloud Dataprep, para auxiliar nessas tarefas.
2. Modelo de exportação e embalagem:
Depois que o modelo de aprendizado de máquina estiver treinado e pronto para implantação, ele precisará ser exportado e empacotado em um formato que possa ser usado pelo serviço de previsão. O Google Cloud Machine Learning Engine oferece suporte a várias estruturas de aprendizado de máquina, como TensorFlow e scikit-learn, permitindo que os usuários exportem seus modelos em um formato compatível com essas estruturas.
3. Implantação do modelo:
A próxima etapa é implantar o modelo treinado no Google Cloud Machine Learning Engine. Isso envolve a criação de um recurso de modelo na plataforma, especificando o tipo de modelo (por exemplo, TensorFlow, scikit-learn) e carregando o arquivo de modelo exportado. O Google Cloud Machine Learning Engine fornece uma interface de linha de comando (CLI) e uma API RESTful para gerenciar implantações de modelo.
4. Versão e escala:
O Google Cloud Machine Learning Engine permite que os usuários criem várias versões de um modelo implantado. Isso é útil para desenvolvimento iterativo e teste de novas versões de modelo sem interromper a exibição de previsões. Cada versão do modelo pode ser dimensionada independentemente com base na carga de trabalho prevista, garantindo a utilização eficiente dos recursos.
5. Solicitações de previsão:
Para fazer previsões usando o modelo implantado, os usuários precisam enviar solicitações de previsão ao serviço de previsão. As solicitações de previsão podem ser feitas usando a API RESTful fornecida pelo Google Cloud Machine Learning Engine ou usando a ferramenta de linha de comando gcloud. Os dados de entrada para solicitações de previsão devem estar em um formato compatível com os requisitos de entrada do modelo.
6. Monitoramento e registro:
O Google Cloud Machine Learning Engine fornece recursos de monitoramento e registro para rastrear o desempenho e o uso de modelos implantados. Os usuários podem monitorar métricas como latência de previsão e utilização de recursos por meio do Console do Google Cloud ou usando a API Cloud Monitoring. Além disso, os logs podem ser gerados para solicitações de previsão, permitindo que os usuários solucionem problemas e analisem os resultados da previsão.
7. Otimização de custos:
O Google Cloud Machine Learning Engine oferece vários recursos para otimizar o custo da execução de previsões em escala. Os usuários podem aproveitar o escalonamento automático para ajustar automaticamente o número de nós de previsão com base na carga de trabalho recebida. Eles também podem aproveitar a previsão em lote, que permite processar grandes quantidades de dados em paralelo, reduzindo o custo geral da previsão.
O uso do serviço de previsão do Google Cloud Machine Learning Engine envolve etapas como desenvolvimento e treinamento de modelo, exportação e empacotamento de modelo, implantação de modelo, controle de versão e escalonamento, solicitações de previsão, monitoramento e geração de registros e otimização de custos. Ao seguir essas etapas, os usuários podem utilizar efetivamente o serviço de previsão sem servidor fornecido pelo Google Cloud para implantar e executar modelos de aprendizado de máquina em escala.
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