ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ।
1. ਕਲਾਊਡ ਫੰਕਸ਼ਨ:
ਕਲਾਉਡ ਫੰਕਸ਼ਨ Google ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਗਣਨਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਵੈਂਟਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਲਾਊਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ HTTP ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
def predict(request): # Load the exported model model = load_model('exported_model') # Process the input data data = preprocess(request.json) # Make predictions using the model predictions = model.predict(data) # Return the predictions return {'predictions': predictions.tolist()}
2. ਕਲਾਉਡ ਰਨ:
ਕਲਾਉਡ ਰਨ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਰਨ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਰਨ HTTP ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ:
AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ Google ਕਲਾਊਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. ਕੁਬਰਨੇਟਸ:
ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੰਟੇਨਰ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਸੇਵਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਲੋਡ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਕਲਪ ਲਚਕਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸੌਖ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਨਾ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਅਰਜ਼ੀ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ, ਕੰਮ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਤ ਬੋਝ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ