Feydeyên karanîna dîskên domdar ên herêmî ji bo dozên karanîna fêrbûna makîneyê çi ne?
Dîskên domdar ên herêmî ji bo dozên karanîna fêrbûna makîneyê (ML) di çarçoweya Platforma Google Cloud AI-yê de gelek feydeyan pêşkêş dikin. Van feydeyan hebûna bilind, performansa çêtir, pîvanbûn, domdariya daneyê, û lêçûn-bandorbûnê vedigirin.
Yek ji avantajên bingehîn ên karanîna dîskên domdar ên herêmî hebûna bilind e. Dîskên domdar ên herêmî li gelek deveran di hundurê herêmek de têne dubare kirin, û piştrast dike ku dane gihîştî ye her çend herêmek an dîskek berdest nebe. Ev zêdebûn metirsiya windabûna daneyê kêm dike û dibe alîkar ku hebûna barkêşên ML biparêze. Mînakî, heke herêmek têkçûnek çêbibe, barê xebata ML dikare bi rengek bêkêmasî li herêmek din bêyî astengiyek têk bibe.
Avantajek din jî performansa çêtir e. Dîskên domdar ên herêmî binesaziya torê ya performansa bilind a Google Cloud-ê dixebitînin, ku gihîştina daneya bilez û bikêr çêdike. Ev ji bo dozên karanîna ML-ê yên ku danehevên mezin vedigirin û pêdiviya I/O ya bilind hewce dike girîng e. Bi peydakirina gihîştina daneya kêm-dereng, dîskên domdar ên herêmî dikarin wextê ku ji bo perwerdehiya ML û peywirên encamdanê hewce dike bi girîngî kêm bikin.
Scalability di heman demê de feydeyek sereke ya dîskên domdar ên herêmî ye. Her ku barkirina xebata ML mezin dibe, hewcedariya kapasîteya hilanînê ya zêde çêdibe. Bi dîskên domdar ên herêmî re, hûn dikarin bi hêsanî kapasîteya hilanîna xwe bi lê zêdekirina dîskan an mezinkirina mezinahiya dîskên heyî mezin bikin. Ev nermbûn dihêle hûn daxwazên mezin ên modelên ML û danehevên xwe bêyî ti astengî bicîh bînin.
Dûrbûna daneyê avantajek din e ku ji hêla dîskên domdar ên herêmî ve tê peyda kirin. Google Cloud piştrast dike ku daneyên we li gelek deveran di nav herêmek de bêserûber têne hilanîn, xetera windabûna daneyê kêm dike. Wekî din, dîskên domdar ên herêmî bi mekanîzmayên çêkirî yên ji bo yekparebûn û parastinê yên daneyê têne sêwirandin ku bi domdarî û pêbawer bin. Ev piştrast dike ku daneyên ML-ya we ewle ye û di bûyera têkçûnek nediyar de dikare were vegerandin.
Mesref-bandor jî avantajek girîng a dîskên domdar ên herêmî ye. Bi dîskên domdar ên herêmî re, hûn tenê ji bo kapasîteya hilanînê ya ku hûn bikar tînin didin, ku ew ji bo barkêşên ML-yê vebijarkek lêçûn-bikêr e. Wekî din, bi karanîna dîskên domdar ên herêmî, hûn dikarin ji hewcedariya mekanîzmayên biha û hevdengkirina daneyan dûr bixin, ji ber ku dîskên berê li gelek deveran di nav herêmek de têne dubare kirin.
Dîskên domdar ên herêmî ji bo dozên karanîna fêrbûna makîneyê gelek feydeyan pêşkêş dikin. Di nav wan de hebûna bilind, performansa çêtir, pîvandin, domdariya daneyê, û lêçûn-bandor jî hene. Bi karanîna van feydeyan, bijîjkên ML-ê dikarin pêbawerî, performans û berbelavbûna karên xwe yên AI-yê li ser Platforma Google Cloud AI-yê piştrast bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Rêkûpêkbûn çi ye?
- Ma celebek perwerdehiyê modelek AI-ê heye ku tê de hem nêzîkatiyên fêrbûna çavdêrî û hem jî neserperiştkirî di heman demê de têne bicîh kirin?
- Fêrbûn di pergalên fêrbûna makîneya bêserûber de çawa çêdibe?
- Meriv çawa databasa Fashion-MNIST-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud/Platforma AI-ê ya Google-ê de bikar tîne?
- Çi celeb algorîtmayên ji bo fêrbûna makîneyê hene û meriv çawa wan hildibijêre?
- 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?
- Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
- Hin qonaxên berfirehtir ên fêrbûna makîneyê çi ne?
- Ma TensorBoard amûra herî pêşniyarkirî ye ji bo dîtina modelê?
- Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin