Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
Afirandina guhertoyek modelek fêrbûna makîneyê di Platforma Google Cloud (GCP) de di bicîhkirina modelan de ji bo pêşbîniyên bê server di pîvanê de gavek girîng e. Guhertoyek di vê çarçoveyê de mînakek taybetî ya modelek ku dikare ji bo pêşbîniyan were bikar anîn vedibêje. Ev pêvajo ji bo rêvebirin û domandina dubareyên cihêreng ên modelek fêrbûna makîneyê yekpare ye, rê dide pêşdebiran ku modelan baştir û nûve bikin dema ku di hawîrdorên hilberînê de îstîqrar û hevgirtî peyda bikin.
Fêmkirina Google Cloud AI Platform
Platforma Google Cloud AI ji bo pêşdebirin, perwerdekirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê komek amûrek berfireh peyda dike. Ew cûrbecûr çarçoweyan wekî TensorFlow, scikit-learn, û XGBoost piştgirî dike, û bicîhkirina modelan bi rengek hûrgulî, bê server hêsantir dike. Platforma AI-ê ji bo hêsankirina pêvajoya guheztina modelan ji pêşkeftinê ber bi hilberînê ve, peydakirina kapasîteyên mîna versiyonê, şopandin, û rêveberiya çavkaniyê hatî çêkirin.
Gavên Afirandina Versiyonek Modelek
Afirandina guhertoyek modelek çend gavan vedihewîne, ku dikarin bi berfirehî di amadekirina modelê de, bicihkirina wê li Platforma AI-ê û rêvebirina guhertoyan werin categorîze kirin. Li jêr rêgezek berfireh a van gavan heye:
Gav 1: Modelê amade bikin
Berî ku modelek bicîh bikin, pêdivî ye ku ew bi rengek ku bi Platforma Google Cloud AI-ê re hevaheng e were perwerde kirin û hinardekirin. Mînakî, heke TensorFlow bikar bîne, divê model wekî pelrêça SavedModel were hilanîn. Ev pelrêça mîmariya modelê, giranî, û metadatayên din ên pêwîst dihewîne.
python
import tensorflow as tf
# Example of saving a TensorFlow model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Training code here...
# Save the model
model.save('saved_model/my_model')
Gav 2: Modelê li Google Cloud Storage (GCS) barkirin
Dema ku model hate amadekirin, pêdivî ye ku ew li kepek Google Cloud Storage were barkirin. Platforma AI-ê hewce dike ku model ji bo bicîhkirinê di GCS de bêne hilanîn.
bash # Using gsutil to upload the model gsutil cp -r saved_model/my_model gs://your-bucket-name/model-directory/
Gav 3: Modelê li Platforma AI-ê bicîh bikin
Bi modela ku di GCS-ê de hatî hilanîn, gava paşîn ev e ku meriv çavkaniyek modelê di Platforma AI-yê de biafirîne. Ev bi navgîniya Google Cloud Console, amûra rêzika fermanê ya `gcloud`, an pirtûkxaneyên xerîdar ên Platforma AI-ê tê kirin.
bash # Create a model resource gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1
Gav 4: Guhertoyek Modelê biafirînin
Afirandina guhertoyek bi diyarkirina cîhê modelê di GCS de û mîhengkirina parametreyên cihêreng ên wekî celebê makîneyê, çarçove û guhertoya dema xebitandinê pêk tîne. Ev gav girîng e ji ber ku ew dihêle ku guhertoyên cihêreng ên heman modelê were bicîh kirin, ceribandina A/B, vegerandin, û gav bi gav avêtinê hêsan dike.
bash
# Create a version of the model
gcloud ai-platform versions create v1 \
--model=my_model \
--origin=gs://your-bucket-name/model-directory/ \
--runtime-version=2.5 \
--framework=TENSORFLOW \
--python-version=3.7 \
--machine-type=n1-standard-4
Gav 5: Guhertoyên Modelê Birêvebirin
Dema ku guhertoyek hate afirandin, ew dikare bi rêya Platforma AI-ê ve were rêvebirin. Ev tê de danîna guhertoyek xwerû, jêbirina guhertoyên kevn, û şopandina performansa her guhertoyê.
- Sazkirina Versiyonek Pêşniyaz: Heke guhertoyek neyê diyarkirin guhertoya xwerû ji bo daxwazên pêşbîniyê tê bikar anîn. Ev dikare bi karanîna fermana `gcloud` were saz kirin:
bash gcloud ai-platform versions set-default v1 --model=my_model
- Çavdêrî û Têketin: Platforma AI-ê amûrên têketin û çavdêriyê peyda dike da ku performans û karanîna her guhertoya modelê bişopîne. Ev ji bo têgihîştina modela di hilberînê de çawa tevdigere û pirsgirêkên ku dibe ku derkevin nas bikin pêdivî ye.
- Jêbirina Versiyonek: Guhertoyên kevn an nehatine bikar anîn dikarin werin jêbirin da ku lêçûn kêm bikin û çavkaniyan bi bandor birêve bibin:
bash gcloud ai-platform versions delete v1 --model=my_model
Pratîkên çêtirîn ên ji bo Guhertoya Modelê
- Guhertoya Semantîk bikar bînin: Pêşniyarek versiyonê bipejirînin ku guheztinên ku li modelê hatine çêkirin nîşan dide, wek guhertoya semantîk (mînak, v1.0.0, v1.1.0). Ev di têgihîştina cewhera guhertinên di navbera guhertoyan de dibe alîkar.
- Dabeşkirina Xweser: Guhertoya modelê di nav boriyek CI/CD-ê de bicîh bikin da ku bicîhkirin û ceribandina guhertoyên nû otomatîk bikin. Ev xeletiyên manual kêm dike û pêvajoya berdanê lez dike.
- Test Berî Dabeşkirinê: Berî ku hûn li hilberînê werin bicîh kirin, guhertoyên nû bi baldarî li hawîrdorek qonaxê ceribandin. Ev piştrast dike ku model di bin senaryoyên cihêreng de wekî ku tê hêvî kirin pêk tîne.
- Çavdêrî û Dubarekirin: Bi domdarî performansa her guhertoya modelê bişopînin û li ser bingeha bertek û pîvanên performansê dubare bikin. Ev ji bo domandina rastbûn û têkildariya modelê bi demê re dibe alîkar.
Mînak Doza Bikaranînê
Pargîdaniyek firotanê bifikirin ku modelek fêrbûna makîneyê bikar tîne da ku daxwaziya hilberê pêşbîn bike. Pargîdanî bi rêkûpêk modelê nûve dike da ku daneyên nû tevde bike û rastbûnê baştir bike. Bi karanîna kapasîteyên guhertoya Platforma AI-ê, ew dikarin guhertoyên nû yên modelê bêyî ku karûbarê pêşbîniya heyî têk bibin bicîh bikin. Di heman demê de ew dikarin ceribandina A/B bikin bi rêvekirina beşek trafîkê berbi guhertoya nû û berhevkirina encaman bi guhertoya heyî re. Ev nêzîkatî dihêle ku ew biryarên dane-rêvebirinê li ser ka gelo bi tevahî veguherînin guhertoya modela nû.
Afirandin û birêvebirina guhertoyên modelê di Platforma Google Cloud AI-ê de aliyek bingehîn a bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê bi pîvan e. Bi şopandina rêgezek birêkûpêk a guhertoya modelê, rêxistin dikarin pê ewle bin ku modelên wan zexm, berbelav in û karibin daxwazên hilberînê bicîh bînin. Ev pêvajo ne tenê danasîna modelan hêsantir dike lê di heman demê de şiyana dubarekirin û baştirkirina modelan bi demê re zêde dike, ku rê li ber performansa pêşbîniya çêtir û encamên karsaziyê digire.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Ger yek modelek Google-ê bikar bîne û wê li ser mînaka xwe perwerde bike, gelo Google çêtirkirinên ku ji daneyên perwerdehiyê hatine çêkirin digire?
- Meriv çawa dizane ku kîjan modela ML-ê bikar bîne, berî ku wê perwerde bike?
- Karê regresyonê çi ye?
- Meriv çawa dikare di navbera tabloyên Vertex AI û AutoML de derbas bibe?
- Ma gengaz e ku meriv Kaggle bikar bîne da ku daneyên darayî bar bike û bi karanîna modelên ekonomometrik ên wekî R-squared, ARIMA an GARCH analîz û pêşbînkirina statîstîkî pêk bîne?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare ji bo pêşbînkirina xetera nexweşiya dil a koroner were bikar anîn?
- Guhertinên rastîn ên ji ber veavakirina Fêrbûna Makîneya Google Cloud wekî Vertex AI çi ne?
- Metrîkên nirxandina performansê yên modelek çi ne?
- Regression linear çi ye?
- Ma gengaz e ku meriv modelên ML-ya cihêreng bi hev re bike û AI-yek master ava bike?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin