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 machine learning system ၏ မတူညီသောအစိတ်အပိုင်းများအကြား ဆက်သွယ်မှုကို အားကောင်းစေပြီး ဒေတာနှင့် အချက်အလက်များ ဖလှယ်ရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
Deep Learning VM တွင် port forwarding ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ virtual machine ပေါ်ရှိ သတ်မှတ်ထားသော port တစ်ခုကို ပြင်ပကမ္ဘာသို့ ထုတ်ဖော်ပြသပြီး ပြင်ပစနစ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများကို ထို port တွင် လုပ်ဆောင်နေသော ဝန်ဆောင်မှုများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၊ APIs သို့မဟုတ် ဝဘ်အခြေခံအင်တာဖေ့စ်များကဲ့သို့သော ပြင်ပအရင်းအမြစ်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုလိုအပ်သည့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သည်။
Deep Learning VM တွင် port forwarding ကို စနစ်ထည့်သွင်းရန်၊ အဆင့်များစွာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ forward လုပ်ရန်လိုအပ်သော သီးခြား port ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုမှအသုံးပြုသော ပုံသေပေါက်ပေါက် သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူသတ်မှတ်ထားသော စိတ်ကြိုက်ဆိပ်ကမ်းတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ဆိပ်ကမ်းကို ဆုံးဖြတ်ပြီးသည်နှင့်၊ နောက်တစ်ဆင့်မှာ ၎င်း port တွင် အဝင်ချိတ်ဆက်မှုများကို ခွင့်ပြုရန် virtual machine ၏ ကွန်ရက်ဆက်တင်များကို configure လုပ်ရန်ဖြစ်သည်။
Google Cloud Platform (GCP) ပတ်ဝန်းကျင်တွင်၊ firewall စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် port forwarding ကို အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။ Firewall စည်းမျဉ်းများသည် virtual machine သို့ရောက်ရှိရန်ခွင့်ပြုထားသော network traffic ကိုသတ်မှတ်သည်။ အလိုရှိသော port တွင် အဝင်ချိတ်ဆက်မှုများကို ခွင့်ပြုသည့် firewall စည်းမျဉ်းကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် Deep Learning VM ကို ပြင်ပစနစ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများမှ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။
လုပ်ငန်းစဉ်ကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ Deep Learning VM သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်အတွက် ဝဘ်အခြေခံအင်တာဖေ့စ်ကို လုပ်ဆောင်နေသည့် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ဝဘ်အင်တာဖေ့စ်ကို ပို့တ် 8080 တွင် လက်ခံထားသည်။ ဤအခြေအနေအတွက် ပို့တ်ထပ်ဆင့်ပို့ခြင်းကို စနစ်ထည့်သွင်းရန်၊ အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာနိုင်သည်-
1. ဆိပ်ကမ်းကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ- ဤကိစ္စတွင်၊ ထပ်ဆင့်ပို့ရန် လိုအပ်သော ဆိပ်ကမ်းသည် 8080 ဖြစ်သည်။
2. Firewall စည်းမျဉ်းများကို ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ပါ- GCP ကွန်ဆိုးလ်တွင်၊ Networking ကဏ္ဍသို့ သွားကာ Firewall စည်းမျဉ်းအသစ်ကို ဖန်တီးပါ။ အောက်ပါဘောင်များကို သတ်မှတ်ပါ-
- အမည်- စည်းမျဉ်းအတွက် ဖော်ပြချက်အမည်။
- ပစ်မှတ်များ- Deep Learning VM ဖြစ်သည့် သင့်လျော်သောပစ်မှတ်ကို ရွေးချယ်ပါ။
- အရင်းအမြစ် IP အပိုင်းအခြားများ- အဝင်ချိတ်ဆက်မှုများကို ခွင့်ပြုထားသည့် IP အပိုင်းများကို သတ်မှတ်ပါ။
- ပရိုတိုကောများနှင့် ပို့တ်များ- ထပ်ဆင့်ပို့မည့် ပရိုတိုကော (TCP သို့မဟုတ် UDP) နှင့် ပို့တ် (8080) ကို သတ်မှတ်ပါ။
3. Firewall စည်းမျဉ်းကို အသုံးပြုပါ- စည်းမျဉ်းကို ဖန်တီးပြီးသည်နှင့် Deep Learning VM တည်ရှိသည့် ကွန်ရက်တွင် ၎င်းကို အသုံးပြုပါ။
ဤအဆင့်များကို ပြီးမြောက်ခြင်းဖြင့်၊ Deep Learning VM ကို ပြင်ပစနစ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများ သတ်မှတ်ထားသော ပို့တ်မှတစ်ဆင့် ဝင်ရောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်၏ ဝဘ်အခြေခံအင်တာဖေ့စ်နှင့် ချောမွေ့စွာ အပြန်အလှန်အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ ဒေတာထည့်သွင်းမှု၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ရလဒ်ကို ပုံဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။
Deep Learning VM တွင် port forwarding သည် သီးခြား ports များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် applications များသို့ ပြင်ပဝင်ရောက်ခွင့်ကို ဖွင့်ပေးရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ Google Cloud Platform ရှိ Firewall စည်းမျဉ်းများကို ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့်၊ Deep Learning VM နှင့် ပြင်ပစနစ်များ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများအကြား ဆက်သွယ်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ အလိုရှိသော အပေါက်တွင် အဝင်ချိတ်ဆက်မှုများကို ခွင့်ပြုနိုင်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများနှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်စပ်အရင်းအမြစ်များနှင့် ချောမွေ့စွာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သောကြောင့် စက်သင်ယူမှုအခြေအနေတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အထူးတန်ဖိုးရှိပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- kernel တစ်ခုကို ဒေတာဖြင့် ဖောက်ထွင်းခံရပြီး မူရင်းသည် လျှို့ဝှက်ထားသည့်အခါ၊ ခြည်ခြည်မျှင်သည် အများသူငှာ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချိုးဖောက်မှုမဟုတ်ပါက၊
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။