ਕੀ ਕੋਈ CMLE ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਫਾਈਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ML ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ?
Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ CMLE (Cloud Machine Learning Engine) ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਸੰਰੂਪਣ ਫ਼ਾਈਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿੱਚ
ਤੁਸੀਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰੋਗੇ?
ਜਦੋਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਵਿਕਲਪ ਹਨ: ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣਾ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੋਵਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਗੁਣ ਹਨ, ਕਈ ਕਾਰਨ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ Google ਕਲਾਉਡ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਉਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। 1. ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ:
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਾਲਾ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮਾੱਡਲ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਕੰਟੇਨਰ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਵਾਧੂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਕੰਟੇਨਰ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਵਾਧੂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਕੰਟੇਨਰ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। 1. ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ: ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ Google ਕਲਾਉਡ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਤਾਵਰਣ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਸਮੇਤ ਜੋ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਏਆਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ
ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਸਬੂਤ ਕਿਵੇਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ-ਪ੍ਰੂਫਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣੇ ਰਹਿਣ। ਇੱਕ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰ ਕਈ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਲਚਕਤਾ, ਸੁਧਾਰੀ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ, ਵਧੀ ਹੋਈ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਸਰਲ ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਉੱਤੇ ਬਿਹਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਵਧੀ ਹੋਈ ਲਚਕਤਾ ਹੈ। ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਜ਼ਾਦੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਕਸਟਮ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਾਲਾ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮਾੱਡਲ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ