ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ (CMLE) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ Google ਕਲਾਊਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਦੁਆਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੇ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ CMLE ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ।
CMLE ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। CMLE ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ GCP ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਕਾਮਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, CMLE ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ GCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਪਯੋਗ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਜਾਂ ਕੰਟੇਨਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ CMLE ਵਿੱਚ ਵਰਕਰਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, CMLE ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਉਪਭੋਗਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੇਲੋੜੇ ਖਰਚਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, CMLE ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲਦਾ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ GCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਿਊਟ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਇੰਜਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- 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?
- ਕੀ ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ TensorFlow ਦੀ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
- CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ CMLE ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਐਡਵਾਂਸਿੰਗ ਇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ