အတိုင်းအတာဖြင့် ဆာဗာမရှိသော ခန့်မှန်းချက်ဟူသော ဝေါဟာရ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ

TensorBoard နှင့် Google Cloud Machine Learning ၏အကြောင်းအရာအတွင်း "ဆာဗာမဲ့ခန့်မှန်းချက်" ဟူသောအသုံးအနှုန်းသည် အသုံးပြုသူအတွက် အရင်းခံအခြေခံအဆောက်အအုံကို စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်မှုကို လွဲချော်သွားစေသည့် နည်းလမ်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အမျိုးမျိုးသော ၀ယ်လိုအားအဆင့်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာကို ချဲ့ထွင်ပေးသည့် cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးချပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် ချောမွေ့ပြီး ထိရောက်မှုရှိသည်။

Serverless Architecture ၏ ရှင်းလင်းချက်

"ဆာဗာမဲ့" အယူအဆသည် ဆာဗာများမရှိခြင်းကို မဆိုလိုသော်လည်း cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူသည် သုံးစွဲသူကိုယ်စား ဆာဗာအခြေခံအဆောက်အအုံကို စီမံခန့်ခွဲသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ သမားရိုးကျ ဆာဗာအခြေခံ ဗိသုကာ လက်ရာများတွင်၊ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများလည်ပတ်သည့် ဆာဗာများကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းများအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။ ၎င်းတွင် ဝန်ချိန်ခွင်လျှာချိန်ညှိခြင်း၊ အတိုင်းအတာသတ်မှတ်ခြင်း၊ ဖာထေးခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းစသည့် လုပ်ဆောင်စရာများ ပါဝင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ ဆာဗာမဲ့ဗိသုကာပညာသည် ဤတာဝန်များကို အသုံးပြုသူနှင့် ဝေးကွာစေပါသည်။

Google Cloud Functions သို့မဟုတ် AWS Lambda ကဲ့သို့သော ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် developer များအား အရင်းခံအခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် စိတ်ပူစရာမလိုဘဲ ကုဒ်ရေးသားခြင်းနှင့် အသုံးချနိုင်စေပါသည်။ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူသည် လိုအပ်သောအရင်းအမြစ်များကို အလိုအလျောက်ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ဝယ်လိုအားအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ကို အတက်အဆင်း ချိန်ညှိကာ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်းလုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ဆာဗာများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းထက် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအား ကုဒ်ရေးသားခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်များ ဖော်ဆောင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

Google Cloud AI ဖြင့် ဆာဗာမဲ့ ခန့်မှန်းချက်များ

Google Cloud Machine Learning ၏အခြေအနေတွင်၊ ဆာဗာမရှိသောခန့်မှန်းချက်များသည် အရင်းခံအခြေခံအဆောက်အအုံကို စီမံခန့်ခွဲရန်မလိုအပ်ဘဲ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချရန်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးရန်အတွက် Google Cloud AI ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ Google Cloud သည် AI Platform Prediction နှင့် AutoML အပါအဝင် ဆာဗာမဲ့ ခန့်မှန်းချက်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။

1. AI ပလပ်ဖောင်း ခန့်မှန်းချက်:
- မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်း။: အသုံးပြုသူများသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို AI Platform Prediction သို့ အသုံးချနိုင်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုသည် အရင်းအမြစ်များ ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ အတိုင်းအတာ ချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ဝန်ချိန်ခွင်လျှာ ထိန်းညှိပေးခြင်းတို့ကို ဆောင်ရွက်ပေးသည်။
- အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာ: AI Platform Prediction သည် ဝင်လာသော ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ node အရေအတွက်ကို အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ဝန်ဆောင်မှုသည် လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ မြင့်မားသောအသွားအလာများကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေရန် သေချာစေပါသည်။
- versioning: အသုံးပြုသူများသည် လိုအပ်ပါက လွယ်ကူသော အပ်ဒိတ်များနှင့် နောက်ပြန်ဆွဲနိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ ဗားရှင်းများစွာကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။

2. AutoML:
- စံပြလေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသုံးချမှု: AutoML သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအတွက် အဆုံးမှအဆုံးထိ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာကို အပ်လုဒ်လုပ်ခြင်း၊ AutoML ၏ အလိုအလျောက် စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် မော်ဒယ်များကို အသုံးချနိုင်သည်။
- Infrastructure Management မရှိပါ။: AutoML သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်များကို အာရုံစိုက်နိုင်စေမည့် အခြေခံအဆောက်အဦ စီမံခန့်ခွဲမှု လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ကောက်နုတ်ဖော်ပြပါသည်။

"ဆာဗာမဲ့" အဘယ်ကြောင့်နည်း။

အသုံးပြုသူသည် အရင်းခံဆာဗာများကို စီမံခန့်ခွဲရန် သို့မဟုတ် သတိပြုရန်မလိုအပ်သောကြောင့် "ဆာဗာမဲ့" ဟူသော အသုံးအနှုန်းကို အသုံးပြုထားသည်။ ဤ abstraction သည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်-

- အပေါ်တွင်ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်မှု: ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် မတူညီသော ဝယ်လိုအားအဆင့်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ခန့်မှန်းချက်တောင်းဆိုမှုများ ရုတ်တရက် တိုးလာပါက၊ ပလပ်ဖောင်းသည် ဝန်ကိုကိုင်တွယ်ရန် အရင်းအမြစ်များကို လျင်မြန်စွာခွဲဝေပေးနိုင်သည်။
- ကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်း: ကြိုတင်စီမံထားသော စွမ်းရည်ထက် သုံးစွဲသူများကို အမှန်တကယ်အသုံးပြုမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ကောက်ခံပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အသုံးပြုသူများသည် ခန့်မှန်းမှုတောင်းဆိုမှုများအတွင်း အသုံးပြုခဲ့သော တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်များအတွက်သာ ပေးချေရမည်ဖြစ်ပြီး၊ သိသိသာသာ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေနိုင်သည်။
- Operational Overhead ကို လျှော့ချထားသည်။- အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံခန့်ခွဲမှုကို ဖယ်ထုတ်ခြင်းဖြင့်၊ ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပိုကောင်းလာမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ ၎င်းသည် ဆာဗာများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းထက် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်လ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် မြှင့်တင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

Serverless Prediction နမူနာ

ဖောက်သည်လှည့်စားမှုကို ခန့်မှန်းရန် ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှ စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသည့် ဇာတ်လမ်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ မော်ဒယ်ကို TensorFlow ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး AI Platform Prediction သို့ အသုံးချသည်။ ဤအခြေအနေတွင် ဆာဗာမဲ့ခန့်မှန်းချက် အလုပ်လုပ်ပုံမှာ ဤအရာဖြစ်သည်-

1. မော်ဒယ်သင်တန်း: ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့သည် သမိုင်းဝင်ဖောက်သည်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ TensorFlow မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးသည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်ကို AI Platform Prediction သို့ အသုံးချနိုင်သည့် ဖော်မတ်သို့ တင်ပို့သည်။
2. မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်ခြင်း။: လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို AI ပလပ်ဖောင်း ခန့်မှန်းမှုသို့ အပ်လုဒ်လုပ်ထားသည်။ ဝန်ဆောင်မှုသည် မော်ဒယ်အတွက် လိုအပ်သော အရင်းအမြစ်များကို အလိုအလျောက် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
3. ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုများ: ခန့်မှန်းချက်တောင်းဆိုမှုတစ်ခုပြုလုပ်သောအခါ (ဥပမာ၊ ဖောက်သည်အသစ်က အကောင့်ဖွင့်ပြီး ကုမ္ပဏီသည် အလှည့်အပြောင်းဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းလိုသည်)၊ တောင်းဆိုချက်ကို အသုံးပြုထားသည့် မော်ဒယ်အဆုံးမှတ်သို့ ပေးပို့သည်။
4. အလိုအလျောက် အတိုင်းအတာ: ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုအရေအတွက် တိုးလာပါက (ဥပမာ၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုအတွင်း) AI Platform Prediction သည် တိုးလာသောဝန်ကို ကိုင်တွယ်ရန် အရင်းအမြစ်များကို အလိုအလျောက် ချိန်ညှိပေးပါသည်။
5. ငွေတောင်းခံ: ကုမ္ပဏီသည် ခန့်မှန်းတောင်းဆိုမှုအရေအတွက်နှင့် အဆိုပါတောင်းဆိုမှုများအတွင်း အသုံးပြုခဲ့သော တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကုမ္ပဏီကို ကောက်ခံပါသည်။

TensorBoard ပေါင်းစပ်မှု

TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား လေ့ကျင့်ရေးမက်ထရစ်များ၊ မော်ဒယ်ဂရပ်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်ယောင်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် TensorFlow အတွက် ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorBoard ကိုယ်တိုင်က ခန့်မှန်းချက်များကို ထမ်းဆောင်ရာတွင် တိုက်ရိုက်မပါဝင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝစက်ဝန်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

- မော်ဒယ်သင်တန်း စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်း။: လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်အတွင်း TensorBoard သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအား ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်ရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေပါသည်။
- စမ်းသပ်ခြေရာခံခြင်း။: TensorBoard ကို မတူညီသော စမ်းသပ်မှုများကို ခြေရာခံပြီး ၎င်းတို့၏ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ခန့်မှန်းချက်များကို ထမ်းဆောင်ရန်အတွက် လက်တွေ့အသုံးချရန် အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းအတွက် ၎င်းသည် အသုံးဝင်သည်။
- debugging: TensorBoard သည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ အသေးစိတ်မြင်ယောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်ပတ်သက်သည့် အမှားရှာပြဿနာများကို ကူညီပေးသည်။

Serverless Predictions ၏ အားသာချက်များ

1. elasticity: ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ ရုတ်တရတ်အသွားအလာများပေါက်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်း၍မရသော အလုပ်များရှိသည့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။
2. ရိုးရှင်းသောစီမံခန့်ခွဲမှု: ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ဖာထေးခြင်း၊ အတိုင်းအတာချဲ့ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော ဆာဗာစီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းများအတွက် စိတ်ပူစရာမလိုပါ။
3. Core Competencies ကိုအာရုံစိုက်ပါ။: အခြေခံအဆောက်အဦစီမံခန့်ခွဲမှုအား cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူထံ အပ်လုဒ်တင်ခြင်းဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။
4. စရိတ်ချွေတာသည်: ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဆာဗာအခြေခံဗိသုကာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကုန်ကျစရိတ်သက်သာနိုင်စေမည့် အခကြေးငွေပေးချေမှုပုံစံကို ပေးဆောင်သည်။

စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ

ဆာဗာမရှိသော ခန့်မှန်းချက်များသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း၊ သတိထားရန် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများလည်း ရှိပါသည်-

1. Cold Start Latency: ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် အချိန်အတန်ကြာ ရပ်နားထားပြီးနောက် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုအား ခေါ်ဆိုသည့်အခါ ဖြစ်ပေါ်သည့် အအေးခန်းစတင်ချိန်တွင် latency ခံစားရနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းချက်တောင်းဆိုမှုများအတွက် တုံ့ပြန်ချိန်ကို သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
2. ရောင်းချသူ လော့ခ်ချခြင်း။: တိကျသော cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူ၏ ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းကို အားကိုးခြင်းသည် ရောင်းချသူလော့ခ်ချခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး အနာဂတ်တွင် အခြားဝန်ဆောင်မှုပေးသူထံသို့ ပြောင်းရွှေ့ရန် ခက်ခဲစေသည်။
3. အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များ: ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများသည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုတည်း သို့မဟုတ် မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ခွဲဝေပေးနိုင်သည့် အရင်းအမြစ်များပေါ်တွင် ကန့်သတ်ချက်များရှိတတ်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်နှင့် ခန့်မှန်းယုတ္တိကို ဂရုတစိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
4. လုံခွုံရေး: cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် ခိုင်မာသော လုံခြုံရေးအစီအမံများကို အကောင်အထည်ဖော်နေချိန်တွင်၊ အသုံးချထားသော မော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာများ လုံခြုံကြောင်း သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်မှုများ စီမံခန့်ခွဲခြင်း၊ ကုဒ်ဝှက်ခြင်းနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လုံခြုံရေးခြိမ်းခြောက်မှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

TensorBoard နှင့် Google Cloud Machine Learning ၏အကြောင်းအရာအတွင်း "ဆာဗာမဲ့ခန့်မှန်းချက်" ဟူသောအသုံးအနှုန်းသည် သုံးစွဲသူများအတွက် နောက်ခံအခြေခံအဆောက်အအုံကို စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်မှုကို လွဲချော်သွားစေမည့် cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းတို့ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် အတိုင်းအတာပမာဏ၊ ကုန်ကျစရိတ်ထိရောက်မှု၊ နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအပေါ် လျှော့ချခြင်းအပါအဝင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ AI Platform Prediction နှင့် AutoML ကဲ့သို့သော ဆာဗာမဲ့ပလပ်ဖောင်းများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဆာဗာစီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းများကို စိတ်ပူစရာမလိုဘဲ ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ဆာဗာမဲ့ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကိုလက်ခံသောအခါတွင် အေးခဲသောစတင်ချိန်နေချိန်၊ ရောင်းချသူလော့ခ်ချမှုနှင့် အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော အလားအလာရှိသောစိန်ခေါ်မှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , ,