Quando se trata de servir um modelo exportado em produção na área de Inteligência Artificial, especificamente no contexto de Google Cloud Machine Learning e previsões Serverless em escala, existem várias opções primárias disponíveis. Essas opções fornecem abordagens diferentes para implantar e servir modelos de aprendizado de máquina, cada uma com suas próprias vantagens e considerações.
1. Funções da nuvem:
O Cloud Functions é uma plataforma de computação sem servidor oferecida pelo Google Cloud que permite executar seu código em resposta a eventos. Ele fornece uma maneira flexível e escalável de atender a modelos de aprendizado de máquina. Você pode implantar seu modelo exportado como uma Função do Cloud e invocá-lo usando solicitações HTTP. Isso permite que você integre facilmente seu modelo a outros serviços e aplicativos.
Exemplo:
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. Execução na nuvem:
O Cloud Run é uma plataforma sem servidor totalmente gerenciada que dimensiona automaticamente seus contêineres. Você pode conteinerizar seu modelo exportado e implantá-lo no Cloud Run. Isso fornece um ambiente consistente e escalável para atender seu modelo. O Cloud Run também oferece suporte a solicitações HTTP, facilitando a integração com outros serviços.
Exemplo:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Previsão da AI Platform:
O AI Platform Prediction é um serviço gerenciado fornecido pelo Google Cloud para servir modelos de aprendizado de máquina. Você pode implantar seu modelo exportado no AI Platform Prediction, que cuida da infraestrutura e do dimensionamento para você. Ele oferece suporte a várias estruturas de aprendizado de máquina e fornece recursos como dimensionamento automático e previsão online.
Exemplo:
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. Kubernetes:
O Kubernetes é uma plataforma de orquestração de contêineres de código aberto que permite gerenciar e dimensionar seus aplicativos em contêineres. Você pode implantar seu modelo exportado como um serviço Kubernetes, que fornece uma opção de implantação altamente personalizável e escalável. O Kubernetes também oferece recursos como balanceamento de carga e dimensionamento automático.
Exemplo:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Essas opções principais para atender a um modelo exportado em produção fornecem flexibilidade, escalabilidade e facilidade de integração com outros serviços. Escolher a opção certa depende de fatores como os requisitos específicos de seu aplicativo, a carga de trabalho esperada e sua familiaridade com as plataformas de implantação.
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