ပွင့်လင်းရင်းမြစ်အတွက် Kubeflow သည် အဘယ်အရာကို မူလက ဖန်တီးခဲ့သနည်း။
အစွမ်းထက်သော open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည့် Kubeflow သည် Kubernetes တွင် စက်သင်ယူမှု (ML) အလုပ်အသွားအလာများကို အသုံးချခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး ရိုးရှင်းစေရန် မူလက ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ML အင်ဂျင်နီယာများသည် အရင်းခံအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် စည်းလုံးညီညွှတ်သောဂေဟစနစ်တစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kubeflow သည် Kubernetes ၏ အရွယ်အစားကို မည်သို့ အသုံးချသနည်း။
Kubeflow သည် အစွမ်းထက်သော ကွန်တိန်နာစုစည်းမှုစနစ် Kubernetes တွင် စက်သင်ယူမှု (ML) အလုပ်အသွားအလာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Kubernetes ၏ အရွယ်အစားကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ Kubeflow သည် ML အလုပ်တာဝန်များကို ဖြန့်ကျက်ခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် ကြံ့ခိုင်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Kubernetes ၏ အဓိက အားသာချက်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းများကို အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Kubeflow ၏ပန်းတိုင်ကဘာလဲ။
Kubeflow သည် Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာများကို အသုံးချခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းတို့ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေရန် ရည်ရွယ်သည့် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Kubeflow ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ ဖြန့်ဝေပြီး သိုလှောင်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စက်သင်ယူမှုအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ပေါင်းစည်းပြီး အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဖြေရှင်းချက်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ Kubeflow ၏ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်များထဲမှ တစ်ခုသည် ဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင်များကို ဖွင့်ပေးရန် ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Kubeflow - Kubernetes တွင် စက်သင်ယူခြင်း။, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများတွင် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု VMs ကို အသုံးပြု၍ Colab ကို ကွန်ပြူတာပါဝါဖြင့် အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အကျိုးရှိသနည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု VM များကို အသုံးပြု၍ Colab ကို ကွန်ပြူတာစွမ်းအားပိုမိုမြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်ပါသည်။ ဤအဆင့်မြှင့်တင်မှုသည် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သော တွက်ချက်မှုကို ရရှိစေပြီး၊ အသုံးပြုသူများအား ပိုမိုကြီးမားသောဒေတာအတွဲများဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်အသုံးချနိုင်စေကာ နောက်ဆုံးတွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုပြီးတွက်ချက်မှုနှင့်အတူ Colab အဆင့်မြှင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု VM တွင် ပို့တ်ထပ်ဆင့်ပို့ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို မည်သို့တပ်ဆင်သနည်း။
Port forwarding သည် Deep Learning VM တွင် အပလီကေးရှင်းများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ချောမွေ့လုံခြုံစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ကွန်ရက်ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံ၏ အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥာဏ်ရည်တု၏အခြေအနေတွင်၊ အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning နယ်ပယ်တွင်၊ port forwarding သည် မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများအကြား ဆက်သွယ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုပြီးတွက်ချက်မှုနှင့်အတူ Colab အဆင့်မြှင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏လက်ပ်တော့ပေါ်တွင်လည်ပတ်နေသော ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေသခံ Jupyter Notebook ဆာဗာသို့ Colab ကို မည်သို့ချိတ်ဆက်နိုင်မည်နည်း။
Google Colab ကို သင့်လက်ပ်တော့ပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသော ဒေသန္တရ Jupyter Notebook ဆာဗာသို့ ချိတ်ဆက်ရန်၊ အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် သင့်အား Google Colab မှ ပံ့ပိုးပေးသော ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သော အင်္ဂါရပ်များနှင့် cloud-based အရင်းအမြစ်များမှ အကျိုးကျေးဇူးများရရှိနေချိန်တွင် သင့်ဒေသခံစက်၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ သင်သည် Jupyter Notebook ကို ထည့်သွင်းထားကြောင်း သေချာပါစေ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုပြီးတွက်ချက်မှုနှင့်အတူ Colab အဆင့်မြှင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Cloud Marketplace တွင် တိကျသောသတ်မှတ်ချက်များဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှု VM ကိုဖန်တီးရန် အဆင့်များကား အဘယ်နည်း။
Cloud Marketplace တွင် တိကျသော သတ်မှတ်ချက်များဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော virtual machine (VM) ကို ဖန်တီးရာတွင် အဆင့်များစွာ ပါဝင်သည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား ဖြစ်စဉ်ကို နားလည်စေရန်အတွက် ဖြစ်ရပ်မှန်အသိပညာကို အခြေခံ၍ ဤအဆင့်များအကြောင်း အသေးစိတ်နှင့် ပြည့်စုံသော ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးပါမည်။ အဆင့် 1- Cloud Marketplace ကို ဝင်ရောက်ခြင်း စတင်ရန်၊ သင်သည် Cloud ကို ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုပြီးတွက်ချက်မှုနှင့်အတူ Colab အဆင့်မြှင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Google Cloud Platform ၏ နက်နဲသောသင်ယူမှု VMs များကို အသုံးပြု၍ Colab ကို ကွန်ပြူတာစွမ်းအား ပိုမိုမြှင့်တင်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
Colab ကို ကွန်ပြူတာ ပါဝါ ပိုမို မြှင့်တင်ရန်၊ သင်သည် Google Cloud Platform ၏ နက်နဲသော သင်ယူမှု အတုအယောင် စက်များ (VMs) ကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤ VM များသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အရွယ်အစားနှင့် အစွမ်းထက်သော အခြေခံအဆောက်အအုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှု VM များကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် ပါ၀င်သောအဆင့်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုပြီးတွက်ချက်မှုနှင့်အတူ Colab အဆင့်မြှင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Colab အင်တာဖေ့စ်၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မည်သို့မြှင့်တင်မည်နည်း။
Google မှတီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော Colab အင်တာဖေ့စ်သည် Artificial Intelligence (AI) နှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဝဘ်ပေါ်ရှိ Jupyter မှတ်စုစာအုပ် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ အသုံးပြုသူများအား ကုဒ်ရေးသားခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ရန်၊ အခြားသူများနှင့် ပူးပေါင်းကာ အစွမ်းထက်သော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်ကျွန်ုပ်တို့စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Colab နှင့်အတူဝဘ်ပေါ်တွင်ဂျူပီတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Colab သည် သုံးစွဲသူများအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မည်သို့ပံ့ပိုးကူညီသနည်း။
Google Colaboratory ၏ အတိုကောက် Colab သည် Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသူများအကြား ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် cloud-based platform တစ်ခုဖြစ်သည်။ Google မှ ဖန်တီးထားသည့် Colab သည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် တစ်ဦးချင်းနှင့် အဖွဲ့များ အတူတကွ လုပ်ဆောင်ရန် အဆင်ပြေပြီး ထိရောက်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ Colab သည် သုံးစွဲသူများကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မည်ကဲ့သို့ ပံ့ပိုးပေးမည်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, Colab နှင့်အတူဝဘ်ပေါ်တွင်ဂျူပီတာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်