Cuando se trata de servir un modelo exportado en producción en el campo de la inteligencia artificial, específicamente en el contexto de Google Cloud Machine Learning y predicciones sin servidor a escala, hay varias opciones principales disponibles. Estas opciones brindan diferentes enfoques para implementar y servir modelos de aprendizaje automático, cada uno con sus propias ventajas y consideraciones.
1. Funciones de la nube:
Cloud Functions es una plataforma informática sin servidor ofrecida por Google Cloud que le permite ejecutar su código en respuesta a eventos. Proporciona una forma flexible y escalable de servir modelos de aprendizaje automático. Puede implementar su modelo exportado como una función en la nube e invocarlo mediante solicitudes HTTP. Esto le permite integrar fácilmente su modelo con otros servicios y aplicaciones.
Ejemplo:
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. Carrera en la nube:
Cloud Run es una plataforma sin servidor completamente administrada que escala automáticamente sus contenedores. Puede contener su modelo exportado e implementarlo en Cloud Run. Esto proporciona un entorno consistente y escalable para servir su modelo. Cloud Run también admite solicitudes HTTP, lo que facilita la integración con otros servicios.
Ejemplo:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. Predicción de la plataforma AI:
AI Platform Prediction es un servicio administrado proporcionado por Google Cloud para servir modelos de aprendizaje automático. Puede implementar su modelo exportado en AI Platform Prediction, que se encarga de la infraestructura y la escala por usted. Es compatible con varios marcos de aprendizaje automático y proporciona funciones como escalado automático y predicción en línea.
Ejemplo:
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:
Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que le permite administrar y escalar sus aplicaciones en contenedores. Puede implementar su modelo exportado como un servicio de Kubernetes, lo que proporciona una opción de implementación altamente personalizable y escalable. Kubernetes también ofrece funciones como equilibrio de carga y escalado automático.
Ejemplo:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
Estas opciones principales para servir un modelo exportado en producción brindan flexibilidad, escalabilidad y facilidad de integración con otros servicios. Elegir la opción correcta depende de factores como los requisitos específicos de su aplicación, la carga de trabajo esperada y su familiaridad con las plataformas de implementación.
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