မြဲမြံသောဒစ်တစ်ခုပေါ်ရှိ ပိတ်ဆို့အရွယ်အစားရွေးချယ်မှုသည် Google Cloud Machine Learning (ML) နှင့် ဒေတာပညာရပ်အတွက် Google Cloud AI Platform ကိုအသုံးပြုသောအခါတွင် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် မတူညီသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာအကျိုးသက်ရောက်စေနိုင်သည်။ ဘလောက်အရွယ်အစားသည် ဒေတာဒစ်ပေါ်တွင် သိမ်းဆည်းထားသည့် ပုံသေအရွယ်အစားအပိုင်းများကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် data read and write operations ၏ ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့်အပြင် disk ၏ အလုံးစုံ စွမ်းဆောင်နိုင်မှု ၊
သင့်လျော်သောဘလောက်အရွယ်အစားကိုရွေးချယ်သောအခါ၊ လက်ရှိ AI အသုံးပြုမှုကိစ္စ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးသည်။ ဘလောက်အရွယ်အစားသည် ဖြတ်သန်းမှု၊ latency နှင့် input/output (I/O) တစ်စက္ကန့် (IOPS) အပါအဝင် disk စွမ်းဆောင်ရည်၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။ disk စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်၊ မတူညီသော ဘလောက်အရွယ်အစားများနှင့် ဆက်စပ်နေသော အပေးအယူများကို နားလည်ပြီး ၎င်းတို့အား သတ်သတ်မှတ်မှတ် အလုပ်ဝန်လက္ခဏာများနှင့် ချိန်ညှိရန် လိုအပ်ပါသည်။
4 KB ကဲ့သို့သော ပိုသေးငယ်သော ဘလောက်အရွယ်အစားသည် သေးငယ်သော ကျပန်းစာဖတ်ခြင်းနှင့် ရေးခြင်းလုပ်ဆောင်မှုများပါ၀င်သည့် အလုပ်တာဝန်များအတွက် သင့်လျော်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သေးငယ်သောဖိုင်များကို မကြာခဏဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်း သို့မဟုတ် ပုံရိပ်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများကဲ့သို့သော ကျပန်းဖတ်စာများလုပ်ဆောင်သည့် AI အပလီကေးရှင်းများသည် သေးငယ်သောဘလော့အရွယ်အစားမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပါသည်။ အကြောင်းမှာ သေးငယ်သော ဘလောက်အရွယ်အစားများသည် ဒေတာကို ပိုမိုအသေးစိတ်ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေသောကြောင့် တိကျသောအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် latency ကို လျှော့ချနိုင်ခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ 64 KB သို့မဟုတ် 128 KB ကဲ့သို့သော ပိုကြီးသောဘလောက်အရွယ်အစားများသည် ဆက်တိုက်ဖတ်ခြင်းနှင့်ရေးခြင်းလုပ်ဆောင်မှုများပါ၀င်သည့်အလုပ်များများအတွက်ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။ AI အပလီကေးရှင်းများသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကိုလုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် ဆက်တိုက်ဖတ်ခြင်းနှင့်ရေးခြင်းများလုပ်ဆောင်သည့်အခြေအနေများတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်းကဲ့သို့သော ကြီးမားသောဘလောက်အရွယ်အစားသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ပိုမိုကြီးမားသော ပိတ်ဆို့ခြင်းအရွယ်အစားများသည် I/O လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုတည်းတွင် ဒစ်ခ်အား ဒေတာများပိုမိုလွှဲပြောင်းနိုင်စေသောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖြတ်သန်းမှုအား ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး အပေါ်မှ လျော့နည်းသွားခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။
ဘလောက်အရွယ်အစားရွေးချယ်မှုသည် အရင်းခံဖိုင်စနစ်နှင့် သိုလှောင်မှုကိရိယာ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်ကို သတိပြုသင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Google Cloud AI Platform ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ မြဲမြံသောဒစ်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ပိတ်ဆို့အရွယ်အစားရှိသည့် ext4 ကဲ့သို့သော ဖိုင်စနစ်ဖြင့် ဖော်မတ်လုပ်ထားသည်။ မလိုအပ်ဘဲ overhead နှင့် စွမ်းဆောင်ရည် အမြင့်ဆုံးကို ရှောင်ရှားရန် ဖိုင်စနစ်၏ ဘလောက်အရွယ်အစားနှင့် အမြဲရှိနေသော disk ၏ ဘလောက်အရွယ်အစားကို ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။
AI workloads ၏အခြေအနေတွင် persistent disk တစ်ခုပေါ်ရှိ ပိတ်ဆို့အရွယ်အစားရွေးချယ်မှုသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာသက်ရောက်မှုရှိစေနိုင်သည်။ သင့်လျော်သော ဘလောက်အရွယ်အစားကို ရွေးချယ်ခြင်းမှာ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် လုပ်ဆောင်ချက်အမျိုးအစား (ကျပန်း သို့မဟုတ် ဆက်တိုက်)၊ လုပ်ဆောင်နေသည့် ဒေတာအရွယ်အစားနှင့် အရင်းခံဖိုင်စနစ်၏ ဝိသေသလက္ခဏာများကဲ့သို့သော အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရာတွင် သင့်လျော်သော ဘလော့အရွယ်အစားကို ရွေးချယ်ခြင်းအပေါ် မူတည်ပါသည်။ ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို နားလည်ပြီး အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် Google Cloud Machine Learning နှင့် Google Cloud AI Platform ရှိ ၎င်းတို့၏ AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။
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။