ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੇਵਾ, ਜੋ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
1. ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ:
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ Google Cloud ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Google Cloud Dataflow ਅਤੇ Google Cloud Dataprep।
2. ਮਾਡਲ ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ:
ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਪੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
3. ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ:
ਅਗਲਾ ਕਦਮ Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣਾ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਸਕਿਟ-ਲਰਨ), ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ (CLI) ਅਤੇ ਇੱਕ RESTful API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ:
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕਈ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਪੁਨਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਰਕਲੋਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
5. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ:
ਤੈਨਾਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ RESTful API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜਾਂ gcloud ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ ਇਨਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਇਨਪੁਟ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
6. ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲਾਗਿੰਗ:
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ ਤੈਨਾਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਕੰਸੋਲ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ ਲੌਗ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
7. ਲਾਗਤ ਅਨੁਕੂਲਨ:
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਲੋਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੋਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਬੈਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਵੀ ਫਾਇਦਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਾਡਲ ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ, ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਰਗੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Google ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
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