Google Cloud Platform gelek amûr û karûbar pêşkêşî dike ku dihêle hûn hêza hesabkirina ewr ji bo karên fêrbûna makîneyê bikar bînin.
Yek ji van amûran Google Cloud Machine Learning Engine e, ku ji bo perwerdekirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hawîrdorek birêvebir peyda dike. Bi vê karûbarê, hûn dikarin bi hêsanî karên perwerdehiya xwe mezin bikin da ku çavkaniyên hesabker ên ku di ewr de hene bikar bînin. Bi karanîna makîneyên virtual-based ewr (VM), hûn dikarin modelên xwe li ser danûstendinên mezin perwerde bikin bêyî ku hûn li ser tixûbên nermalava xweya herêmî bitirsin.
Dema ku modelên fêrbûna makîneyê li ser danûstendinên mezin têne perwerde kirin, hewcedariyên hesabkirinê dikarin girîng bin. Dibe ku makîneyên herêmî têra bîranîn an hêza pêvajoyê nebin da ku barkêşiya xebatê bi bandor bi rê ve bibin. Di rewşên weha de, çareseriyên-based ewr alternatîfek berbiçav û biha-bandor pêşkêşî dikin. Bi karanîna nermalaviya hesabkirina ewr re, hûn dikarin VM-yê çavkaniyên pêwîst peyda bikin da ku peywira perwerdehiyê bi bandor birêve bibin.
Google Cloud Machine Learning Engine dihêle hûn celeb û mezinahiya VM-yên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn diyar bikin. Hûn dikarin ji cûrbecûr cûreyên makîneyê hilbijêrin, ji nimûneyên standard bigire heya bîranîna bilind an jî-CPU-ya bilind. Ev nermbûn dihêle hûn çavkaniyên hesabkeriyê bi hewcedariyên taybetî yên peywira fêrbûna makîneya xwe re hevber bikin.
Digel vê yekê, Google Cloud Platform vebijarkên ji bo perwerdehiya belavkirî peyda dike, ku ev yek hêjmara karên perwerdehiya we zêde dike. Hûn dikarin pêvajoya perwerdehiyê li gelek VM-an belav bikin, bihêle hûn modelên xwe zûtir perwerde bikin û danehevên hê mezintir jî bi rê ve bibin. Vê kapasîteya perwerdehiya belavkirî bi taybetî dema ku bi peywirên zexm ên jimartinê re mijûl dibin, mîna perwerdekirina torên neuralî yên kûr, bikêr e.
Bi karanîna ewr ji bo karên fêrbûna makîneyê, hûn dikarin ji karûbarên din ên ku ji hêla Platforma Google Cloud ve têne peyda kirin jî sûd werbigirin. Mînakî, hûn dikarin Google Cloud Storage bikar bînin da ku databasên xwe hilînin û rêve bibin, û wan ji bo perwerdehiyê bi hêsanî bigihînin. Her weha hûn dikarin Google Cloud Dataflow ji bo pêşdibistanê û veguheztina daneyê bikar bînin, dabîn bikin ku daneyên we ji bo perwerdehiyê di forma rast de ne.
Karanîna çavkaniyên hesabkirina ewr a maqûl, wek Google Cloud Machine Learning Engine, dihêle hûn modelên fêrbûna makîneyê li ser berhevokên ku ji sînorên komputera weya herêmî derbas dibin perwerde bikin. Bi karanîna hêza komputera ewr re, hûn dikarin karên xwe yên perwerdehiyê mezin bikin, VM-yan bi çavkaniyên pêwîst peyda bikin, û tewra pêvajoya perwerdehiyê li gelek mînakan belav bikin. Ev nermbûn dihêle hûn bi bandorkerî daneyên mezin û peywirên zexm ên hesabkirinê bi rê ve bibin, çareseriyên bingehîn ên ewr ji bo fêrbûna makîneyê vebijarkek hêja çêdikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin