क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन (सीएमएलई) वितरित और समानांतर तरीके से मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली उपकरण है। हालाँकि, यह स्वचालित संसाधन अधिग्रहण और कॉन्फ़िगरेशन की पेशकश नहीं करता है, न ही यह मॉडल का प्रशिक्षण समाप्त होने के बाद संसाधन शटडाउन को संभालता है। इस उत्तर में, हम सीएमएलई के विवरण, इसकी क्षमताओं और मैन्युअल संसाधन प्रबंधन की आवश्यकता के बारे में विस्तार से जानेंगे।
सीएमएलई को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक प्रबंधित वातावरण प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के बजाय मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। सीएमएलई प्रशिक्षण कार्यभार को कई मशीनों में वितरित करने, तेजी से प्रशिक्षण समय और बड़े डेटासेट को संभालने में सक्षम बनाने के लिए जीसीपी के बुनियादी ढांचे की शक्ति का लाभ उठाता है।
सीएमएलई का उपयोग करते समय, उपयोगकर्ताओं के पास अपने प्रशिक्षण कार्य के लिए आवश्यक संसाधनों के प्रकार और संख्या को चुनने की सुविधा होती है। वे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर मशीन के प्रकार, श्रमिकों की संख्या और अन्य मापदंडों का चयन कर सकते हैं। हालाँकि, CMLE इन संसाधनों को स्वचालित रूप से प्राप्त और कॉन्फ़िगर नहीं करता है। प्रशिक्षण कार्य शुरू करने से पहले आवश्यक संसाधनों का प्रावधान करना उपयोगकर्ता की जिम्मेदारी है।
संसाधन प्राप्त करने के लिए, उपयोगकर्ता GCP सेवाओं जैसे कंप्यूट इंजन या कुबेरनेट्स इंजन का उपयोग कर सकते हैं। ये सेवाएँ प्रशिक्षण कार्यभार को समायोजित करने के लिए एक स्केलेबल और लचीला बुनियादी ढाँचा प्रदान करती हैं। उपयोगकर्ता वर्चुअल मशीन इंस्टेंस या कंटेनर बना सकते हैं, उन्हें आवश्यक सॉफ़्टवेयर निर्भरता के साथ कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, और फिर उन्हें सीएमएलई में श्रमिकों के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
एक बार प्रशिक्षण कार्य पूरा हो जाने के बाद, सीएमएलई प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले संसाधनों को स्वचालित रूप से बंद नहीं करता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि प्रशिक्षित मॉडल को अनुमान उद्देश्यों के लिए तैनात और प्रस्तुत करने की आवश्यकता हो सकती है। यह उपयोगकर्ता पर निर्भर है कि वह अनावश्यक लागतों से बचने के लिए संसाधनों को कब और कैसे समाप्त करे।
संक्षेप में कहें तो, सीएमएलई समानांतर मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक शक्तिशाली मंच प्रदान करता है। हालाँकि, इसके लिए संसाधनों के मैन्युअल अधिग्रहण और कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है और प्रशिक्षण समाप्त होने के बाद संसाधन शटडाउन को संभालना नहीं पड़ता है। उपयोगकर्ताओं को कंप्यूट इंजन या कुबेरनेट्स इंजन जैसी जीसीपी सेवाओं का उपयोग करके आवश्यक संसाधनों का प्रावधान करना होगा और अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर अपने जीवनचक्र का प्रबंधन करना होगा।
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