¿Ofrece Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) la adquisición y configuración automática de recursos y maneja el cierre de recursos una vez finalizado el entrenamiento del modelo?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) es una potente herramienta proporcionada por Google Cloud Platform (GCP) para entrenar modelos de aprendizaje automático de forma distribuida y paralela. Sin embargo, no ofrece adquisición y configuración automática de recursos, ni gestiona el cierre de los recursos una vez finalizado el entrenamiento del modelo. En esta respuesta, analizaremos los detalles de CMLE, sus capacidades y la necesidad de una gestión manual de los recursos.
CMLE está diseñado para simplificar el proceso de capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala. Proporciona un entorno gestionado que permite a los usuarios centrarse en el desarrollo de modelos en lugar de en la gestión de infraestructura. CMLE aprovecha el poder de la infraestructura de GCP para distribuir la carga de trabajo de capacitación entre múltiples máquinas, lo que permite tiempos de capacitación más rápidos y maneja grandes conjuntos de datos.
Al utilizar CMLE, los usuarios tienen la flexibilidad de elegir el tipo y la cantidad de recursos necesarios para su trabajo de capacitación. Pueden seleccionar el tipo de máquina, la cantidad de trabajadores y otros parámetros según sus requisitos específicos. Sin embargo, CMLE no adquiere ni configura automáticamente estos recursos. Es responsabilidad del usuario provisionar los recursos necesarios antes de iniciar el trabajo de capacitación.
Para adquirir los recursos, los usuarios pueden utilizar servicios de GCP como Compute Engine o Kubernetes Engine. Estos servicios proporcionan una infraestructura escalable y flexible para adaptarse a la carga de trabajo de capacitación. Los usuarios pueden crear instancias o contenedores de máquinas virtuales, configurarlos con las dependencias de software requeridas y luego usarlos como trabajadores en CMLE.
Una vez que se completa el trabajo de capacitación, CMLE no cierra automáticamente los recursos utilizados para la capacitación. Esto se debe a que es posible que sea necesario implementar y servir el modelo entrenado con fines de inferencia. Depende del usuario decidir cuándo y cómo cancelar los recursos para evitar costos innecesarios.
En resumen, CMLE ofrece una poderosa plataforma para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático paralelo. Sin embargo, requiere la adquisición y configuración manual de recursos y no maneja el cierre de recursos una vez finalizada la capacitación. Los usuarios deben aprovisionar los recursos necesarios utilizando servicios de GCP como Compute Engine o Kubernetes Engine y administrar su ciclo de vida en función de sus requisitos específicos.
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