El proceso de uso del servicio de predicción de Google Cloud Machine Learning Engine implica varios pasos que permiten a los usuarios implementar y utilizar modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones a escala. Este servicio, que forma parte de la plataforma Google Cloud AI, ofrece una solución sin servidor para ejecutar predicciones en modelos entrenados, lo que permite a los usuarios concentrarse en el desarrollo y la implementación de sus modelos en lugar de administrar la infraestructura.
1. Desarrollo y capacitación de modelos:
El primer paso para usar el servicio de predicción de Google Cloud Machine Learning Engine es desarrollar y entrenar un modelo de aprendizaje automático. Por lo general, esto implica tareas como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la selección de modelos y el entrenamiento de modelos. Google Cloud proporciona varias herramientas y servicios, como Google Cloud Dataflow y Google Cloud Dataprep, para ayudar en estas tareas.
2. Modelo de exportación y embalaje:
Una vez que el modelo de aprendizaje automático está entrenado y listo para su implementación, debe exportarse y empaquetarse en un formato que pueda usar el servicio de predicción. Google Cloud Machine Learning Engine admite varios marcos de aprendizaje automático, como TensorFlow y scikit-learn, lo que permite a los usuarios exportar sus modelos en un formato compatible con estos marcos.
3. Implementación del modelo:
El siguiente paso es implementar el modelo entrenado en Google Cloud Machine Learning Engine. Esto implica crear un recurso de modelo en la plataforma, especificar el tipo de modelo (por ejemplo, TensorFlow, scikit-learn) y cargar el archivo de modelo exportado. Google Cloud Machine Learning Engine proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) y una API RESTful para administrar implementaciones de modelos.
4. Versionado y escalado:
Google Cloud Machine Learning Engine permite a los usuarios crear varias versiones de un modelo implementado. Esto es útil para el desarrollo iterativo y la prueba de nuevas versiones del modelo sin interrumpir el servicio de predicciones. Cada versión del modelo se puede escalar de forma independiente en función de la carga de trabajo prevista, lo que garantiza una utilización eficiente de los recursos.
5. Solicitudes de predicción:
Para realizar predicciones con el modelo implementado, los usuarios deben enviar solicitudes de predicción al servicio de predicción. Las solicitudes de predicción se pueden realizar mediante la API RESTful proporcionada por Google Cloud Machine Learning Engine o mediante la herramienta de línea de comandos de gcloud. Los datos de entrada para las solicitudes de predicción deben estar en un formato compatible con los requisitos de entrada del modelo.
6. Monitoreo y registro:
Google Cloud Machine Learning Engine proporciona capacidades de monitoreo y registro para rastrear el rendimiento y el uso de los modelos implementados. Los usuarios pueden monitorear métricas como la latencia de predicción y la utilización de recursos a través de Google Cloud Console o mediante la API de Cloud Monitoring. Además, se pueden generar registros para solicitudes de predicción, lo que permite a los usuarios solucionar problemas y analizar los resultados de la predicción.
7. Optimización de costos:
Google Cloud Machine Learning Engine ofrece varias funciones para optimizar el costo de ejecutar predicciones a escala. Los usuarios pueden aprovechar el escalado automático para ajustar automáticamente la cantidad de nodos de predicción en función de la carga de trabajo entrante. También pueden aprovechar la predicción por lotes, que les permite procesar grandes cantidades de datos en paralelo, lo que reduce el costo total de la predicción.
El uso del servicio de predicción de Google Cloud Machine Learning Engine implica pasos como el desarrollo y la capacitación del modelo, la exportación y el empaquetado del modelo, la implementación del modelo, el control de versiones y el escalado, las solicitudes de predicción, la supervisión y el registro, y la optimización de costos. Al seguir estos pasos, los usuarios pueden utilizar de manera efectiva el servicio de predicción sin servidor proporcionado por Google Cloud para implementar y ejecutar modelos de aprendizaje automático a escala.
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