Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင် ထုတ်လုပ်မှုတွင် တင်ပို့ရောင်းချသည့် မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အခါ၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နှင့် Serverless ခန့်မှန်းချက်များ၏ ဆက်စပ်မှုတွင်၊ ရရှိနိုင်သော အဓိကရွေးချယ်စရာများစွာရှိပါသည်။ ဤရွေးချယ်မှုများသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းအတွက် မတူညီသောချဉ်းကပ်နည်းများကို ပေးဆောင်သည်၊ တစ်ခုစီတွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်များနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများရှိသည်။
1. Cloud လုပ်ဆောင်ချက်များ-
Cloud Functions သည် အဖြစ်အပျက်များကို တုံ့ပြန်ရာတွင် သင့်ကုဒ်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် Google Cloud မှ ပေးဆောင်ထားသော ဆာဗာမဲ့ ကွန်ပျူတာပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး အရွယ်တင်နိုင်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သင်၏ ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်ကို Cloud Function အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပြီး HTTP တောင်းဆိုမှုများကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ခေါ်ဆိုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်မော်ဒယ်ကို အခြားဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပလီကေးရှင်းများနှင့် အလွယ်တကူ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။
ဥပမာ:
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. Cloud Run-
Cloud Run သည် သင့်ကွန်တိန်နာများကို အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာဖြင့် အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော ဆာဗာမဲ့ ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် သင်၏ ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်ကို သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ၎င်းကို Cloud Run တွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် တသမတ်တည်းနှင့် အရွယ်အစားရှိ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Cloud Run သည် HTTP တောင်းဆိုချက်များကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် အခြားဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစည်းရန် လွယ်ကူစေသည်။
ဥပမာ:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI ပလပ်ဖောင်း ခန့်မှန်းချက်-
AI Platform Prediction သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် Google Cloud မှ စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အတိုင်းအတာများကို ဂရုစိုက်ပေးသည့် AI Platform Prediction တွင် သင်၏တင်ပို့ထားသောပုံစံကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှုဘောင်များကို ပံ့ပိုးပြီး အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာနှင့် အွန်လိုင်းခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဥပမာ:
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 သည် သင်၏ ကွန်တိန်နာတင်ထားသော အပလီကေးရှင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အတိုင်းအတာကို ခွင့်ပြုသည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ် ကွန်တိန်နာစုစည်းမှု ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော အရွယ်အစားရှိ အသုံးချမှုရွေးချယ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Kubernetes ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုအနေဖြင့် သင့်ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Kubernetes သည် ဝန်ချိန်ခွင်လျှာချိန်ညှိခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်စကေးချခြင်းကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ဥပမာ:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
ထုတ်လုပ်မှုတွင် တင်ပို့ထားသော မော်ဒယ်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် ဤအဓိကရွေးချယ်မှုများသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အခြားဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ရလွယ်ကူမှုကို ပေးဆောင်သည်။ မှန်ကန်သောရွေးချယ်မှုကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် သင့်လျှောက်လွှာ၏ တိကျသောလိုအပ်ချက်များ၊ မျှော်မှန်းထားသည့်အလုပ်ပမာဏနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုပလပ်ဖောင်းများနှင့် သင့်ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှုစသည့်အချက်များပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။