Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve hatî peyda kirin ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bi rengek belavkirî û paralel. Lêbelê, ew ne wergirtin û veavakirina çavkaniyê ya otomatîkî pêşkêşî dike, ne jî piştî qedandina perwerdehiya modelê girtina çavkaniyê bi rê ve dibe. Di vê bersivê de, em ê hûrguliyên CMLE, kapasîteyên wê, û hewcedariya rêveberiya çavkaniya destan binirxînin.
CMLE ji bo hêsankirina pêvajoya perwerdehiyê û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê di pîvanê de hatî çêkirin. Ew hawîrdorek rêveberî peyda dike ku dihêle bikarhêneran li şûna rêveberiya binesaziyê li ser pêşkeftina modelê hûr bibin. CMLE hêza binesaziya GCP-ê bi kar tîne da ku barê xebata perwerdehiyê li ser gelek makîneyan belav bike, demên perwerdehiyê zûtir bike û daneyên mezin bi dest bixe.
Dema ku CMLE bikar tînin, bikarhêner xwedan nermbûnek e ku celeb û hejmara çavkaniyên ku ji bo karê perwerdehiya xwe hewce ne hilbijêrin hilbijêrin. Ew dikarin li gorî hewcedariyên xwe yên taybetî celebê makîneyê, hejmara karkeran, û pîvanên din hilbijêrin. Lêbelê, CMLE bixweber van çavkaniyan nagire û mîheng nake. Berpirsiyariya bikarhêner e ku berî destpêkirina karê perwerdehiyê çavkaniyên pêwîst peyda bike.
Ji bo bidestxistina çavkaniyan, bikarhêner dikarin karûbarên GCP-ê yên wekî Compute Engine an Kubernetes Engine bikar bînin. Van karûbaran binesaziyek berbiçav û maqûl peyda dikin da ku barê xebata perwerdehiyê bicîh bînin. Bikarhêner dikarin nimûneyên makîneya virtual an konteyneran biafirînin, wan bi girêdanên nermalava hewce ve mîheng bikin, û dûv re wan wekî xebatkarên CMLE bikar bînin.
Dema ku karê perwerdehiyê qediya, CMLE bixweber çavkaniyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn nagire. Ev ji ber ku dibe ku modela perwerdekirî hewce bike ku ji bo mebestên encamdanê were bicîh kirin û xizmet kirin. Ew bi bikarhêner ve girêdayî ye ku biryar bide kengê û çawa çavkaniyan biqedîne da ku ji lêçûnên nehewce dûr bixe.
Bi kurtasî, CMLE ji bo perwerdehiya modela fêrbûna makîneya paralel platformek hêzdar pêşkêşî dike. Lêbelê, ew bi destanîn û veavakirina çavkaniyan hewce dike û piştî qedandina perwerdehiyê girtina çavkaniyê nagire. Bikarhêner pêdivî ye ku çavkaniyên pêwîst bi karanîna karûbarên GCP-ê yên mîna Compute Engine an Kubernetes Engine peyda bikin û çerxa jiyana xwe li gorî hewcedariyên wan ên taybetî birêve bibin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- 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?
- Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
- Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
- Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin