ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋੜ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ ਸਮਝੀਏ ਕਿ "ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ। CMLE ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫਾਰਮੈਟ।
ਹੁਣ, CMLE ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? ਕਾਰਨ CMLE ਦੇ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, CMLE ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਕਿੱਥੇ ਸਥਿਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ, CMLE ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਰਵਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, CMLE ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੱਥੇ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ CMLE ਨੂੰ ਸੰਸਕਰਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। CMLE ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕਈ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਦੁਹਰਾਓ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ, CMLE ਇਹਨਾਂ ਸੰਸਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ SavedModel ਵਜੋਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੀ SavedModel ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। CMLE ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ, ਜੇਕਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਇੱਕ ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ SavedModel ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ CMLE ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ CMLE ਨੂੰ ਦੋਨਾਂ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਚਿਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ 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 ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ 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