Dema ku hûn perwerdehiya modela fêrbûna makîneya dabeşkirî (ML) li ser Platforma Google Cloud AI-ê bikar tînin, hûn dikarin bi rastî pelê veavakirinê ji bo bicîhkirina modela CMLE (Motorê Fêrbûna Makîneya Cloud) bikar bînin da ku hejmara makîneyên ku di perwerdehiyê de têne bikar anîn destnîşan bikin. Lêbelê, ne gengaz e ku meriv rasterast celeb makîneyên ku dê werin bikar anîn diyar bike.
Di perwerdehiya modela ML-ya belavkirî de, pelê veavakirina sazkirina modela CMLE dihêle hûn ji bo perwerdehiyê asta pîvanê diyar bikin. Rêjeya pîvanê hejmar û celebê makîneyên ku di karê perwerdehiyê de têne bikar anîn destnîşan dike. Vebijarkên asta pîvanê ji BINGEHÎ heya CUSTOM-ê diguhere, digel ku her rêzek xwedan hejmarek xebatkar û pêşkêşkerên parameterê yên pêşwext e. Bi hilbijartina asta pîvana guncan, hûn dikarin hejmara makîneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn kontrol bikin.
Mînakî, heke hûn asta pîvanê BASIC hilbijêrin, ew ê xebatkarek yekane û bêyî pêşkêşkerên parametreyê bikar bîne. Ji hêla din ve, heke hûn pîvana pîvanê STANDARD_1 hilbijêrin, ew ê yek xebatkar û yek serverek parametreyê bikar bîne. Pîvana pîvanê PREMIUM_1 xebatkarek û çar pêşkêşkerên parametreyê bikar tîne, dema ku pîvana pîvanê CUSTOM dihêle hûn hejmara xebatkaran û pêşkêşkerên parametreyê bi eşkere diyar bikin.
Lêbelê, dema ku hûn dikarin hejmara makîneyan diyar bikin, hûn nekarin rasterast celeb makîneyên ku di perwerdehiyê de têne bikar anîn diyar bikin. Cûreya makîneyên ku têne bikar anîn ji hêla pîvana pîvanê ve têne destnîşankirin û ji hêla Platforma Google Cloud AI-ê ve hatî destnîşankirin. Her asta pîvanê xwedan celebek makîneya xwerû ya ku bi wê ve girêdayî ye, ku ji bo asta pîvanê ya diyarkirî xweşbîn e. Mînakî, asta pîvana BASIC celebê makîneya n1-standard-1 bikar tîne, dema ku pileya pîvana STANDARD_1 celebê makîneya n1-standard-4 bikar tîne.
Heke hûn li ser cûreyên makîneyên ku di perwerdehiyê de têne bikar anîn de bêtir kontrol hewce dikin, hûn dikarin bi Platforma Cloud AI-ê re konteynerên xwerû bikar bînin. Bi konteynerên xwerû, hûn dikarin wêneyê perwerdehiya xwe ava bikin û bi cih bikin, ku dihêle hûn celebên makîneyê û girêdanên din ên ku ji bo perwerdehiyê hewce ne diyar bikin. Bi afirandina konteynirek xwerû, we rehetbûn heye ku hûn celebên makîneya rastîn ên ku li gorî hewcedariyên weya perwerdehiyê ne diyar bikin.
Dema ku hûn perwerdehiya modela ML-ya belavkirî li ser Platforma Google Cloud AI-ê bikar tînin, hûn dikarin bi navgîniya pelê vesazkirina vesazkirina modela CMLE hejmara makîneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn destnîşan bikin. Lêbelê, hûn nekarin rasterast celeb makîneyên ku têne bikar anîn destnîşan bikin, ji ber ku ew ji hêla pîvana pîvanê ve tê destnîşankirin. Ger ji we re bêtir kontrol li ser cûreyên makîneyê hewce bike, hûn dikarin konteynerên xwerû bikar bînin da ku wêneya perwerdehiya xwe ava bikin û bicîh bikin.
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