စက်သင်ယူမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Google Cloud AI Platform တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google Cloud AI ပလက်ဖောင်း, Cloud AI ပလက်ဖောင်းတွင်စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများပါ ၀ င်သောလေ့ကျင့်မှုပုံစံများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

Google Cloud AI Platform တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ပေးပါသည်။ ဤအကျိုးခံစားခွင့်များတွင် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် တိုးလာခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မျိုးပွားနိုင်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အရွယ်အစားရှိမှု၊ ရိုးရှင်းသော အသုံးချမှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိန်းချုပ်မှုတို့ ပါဝင်သည်။

စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့ကမ်းလှမ်းသည့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှု တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် လည်ပတ်မှုစနစ်၊ ဒစ်ဂျစ်တိုက်များနှင့် မှီခိုမှုများအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် runtime ပတ်၀န်းကျင်ကို သတ်မှတ်ရန်နှင့် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ရန် လွတ်လပ်ခွင့်ရှိသည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ၎င်းတို့နှစ်သက်ရာ တိကျသောကိရိယာများနှင့် မူဘောင်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို နောက်ဆုံးဗားရှင်းများနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်စေရန် သို့မဟုတ် သွေးစွန်းနေသောနည်းပညာများဖြင့်ပင် စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်တစ်ခုသည် TensorFlow သို့မဟုတ် PyTorch ၏ သီးခြားဗားရှင်းတစ်ခု လိုအပ်ပါက၊ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အဆိုပါဗားရှင်းများပါ၀င်စေရန်၊ လိုက်ဖက်ညီမှုနှင့် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်ကို သေချာစေရန် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။

နောက်ထပ်အကျိုးကျေးဇူးကတော့ မျိုးပွားနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်မှီခိုမှုများအပါအဝင် runtime ပတ်၀န်းကျင်တစ်ခုလုံးကို ဖုံးအုပ်ထားပြီး၊ စမ်းသပ်မှုများကို ပြန်လည်ထုတ်လုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး ရလဒ်များကို သေချာစေသည်။ ကွန်တိန်နာပြုလုပ်ခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ ကုဒ်များ၊ စာကြည့်တိုက်များနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံများကို အခြားသူများနှင့် မျှဝေအသုံးပြုနိုင်သော သို့မဟုတ် မတူညီသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် တစ်ခုတည်းသော၊ ခရီးဆောင်ယူနစ်တစ်ခုအဖြစ် ထုပ်ပိုးနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး သုတေသနတွေ့ရှိချက်များကို အတည်ပြုခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ စမ်းသပ်မှုများကို ချောမွေ့စွာ ကူးယူနိုင်စေပါသည်။

Google Cloud AI Platform တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုသည့်အခါတွင်လည်း အတိုင်းအတာကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ကွန်တိန်နာများကို ပေါ့ပါးပြီး သီးခြားဖြစ်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် အရင်းအမြစ်များကို အကျိုးရှိစွာ အသုံးချမှုနှင့် အလျားလိုက် အတိုင်းအတာကို ချဲ့ထွင်နိုင်စေပါသည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် ဝယ်လိုအားအပေါ်အခြေခံ၍ ကွန်တိန်နာတင်ထားသော စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းတာဝန်ကို အလိုအလျောက်တိုင်းတာပေးသည့် Google Cloud ၏ စီမံခန့်ခွဲထားသော Kubernetes ဝန်ဆောင်မှုကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။ ဤအတိုင်းအတာဖြင့် မော်ဒယ်များသည် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေရန်၊ သုံးစွဲသူအသွားအလာကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်နှင့် ရလဒ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပေးပို့နိုင်စေရန် သေချာစေသည်။

ရိုးရှင်းသော ဖြန့်ကျက်မှုသည် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများ၏ နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံနှင့် ၎င်း၏မှီခိုမှုများကို ကွန်တိန်နာတစ်ခုထဲသို့ ထုပ်ပိုးခြင်းဖြင့်၊ အသုံးချမှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် ချောမွေ့ပြီး တသမတ်တည်းဖြစ်လာသည်။ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို Kubernetes သို့မဟုတ် Cloud Run ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ Google Cloud AI Platform တွင် အလွယ်တကူ အသုံးချနိုင်ပြီး အခြားဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အလုပ်အသွားအလာများနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤဖြန့်ကျက်မှုကို ရိုးရှင်းစေခြင်းသည် အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်သော အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုကို လျှော့ချပေးကာ သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ၎င်းတို့၏ အဓိကတာဝန်များကို ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထိန်းချုပ်ပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို ပြည့်မီရန် အရင်းအမြစ်ခွဲဝေမှု၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုနှင့် လုံခြုံရေးဆက်တင်များကဲ့သို့သော ကွန်တိန်နာ၏ဖွဲ့စည်းပုံကို ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။ ဤထိန်းချုပ်မှုအဆင့်သည် မော်ဒယ်များကို အလိုရှိသော သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များနှင့်အညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးကြောင်း သေချာစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် သီးခြားဒေတာရင်းမြစ်များ သို့မဟုတ် ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုများသို့ ဝင်ရောက်ခွင့် လိုအပ်ပါက၊ အဆိုပါ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို ဖွင့်ရန်အတွက် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်သတ်မှတ်နိုင်သည်။

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် Google Cloud AI Platform ပေါ်တွင် စိတ်ကြိုက်ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် တိုးမြင့်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မျိုးပွားနိုင်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ ရိုးရှင်းသော အသုံးချမှုနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထိန်းချုပ်နိုင်မှုတို့ အပါအဝင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးပါသည်။ ဤအကျိုးကျေးဇူးများသည် သုတေသီများနှင့် developer များအား ၎င်းတို့၏ နှစ်သက်ရာ ကိရိယာများနှင့် မူဘောင်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်၊ စမ်းသပ်မှုများကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ ပြန်လည်ထုတ်လုပ်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာ အတိုင်းအတာ၊ ချောမွေ့စွာ အသုံးပြုနိုင်စေရန်၊ ၎င်းတို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည့် runtime ပတ်၀န်းကျင်ကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန် အခွင့်အာဏာပေးပါသည်။

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 , , , , , , , ,