संस्करण बनाने के लिए सीएमएलई (क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन) का उपयोग करते समय, निर्यात किए गए मॉडल का स्रोत निर्दिष्ट करना आवश्यक है। यह आवश्यकता कई कारणों से महत्वपूर्ण है, जिसे इस उत्तर में विस्तार से बताया जाएगा।
सबसे पहले, आइए समझें कि "निर्यातित मॉडल" का क्या मतलब है। सीएमएलई के संदर्भ में, एक निर्यातित मॉडल एक प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को संदर्भित करता है जिसे एक प्रारूप में सहेजा या निर्यात किया गया है जिसका उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है। इस निर्यातित मॉडल को विभिन्न प्रारूपों जैसे कि TensorFlow SavedModel, TensorFlow Lite, या यहां तक कि एक कस्टम प्रारूप में संग्रहीत किया जा सकता है।
अब, CMLE में संस्करण बनाते समय निर्यातित मॉडल का स्रोत निर्दिष्ट करना क्यों आवश्यक है? इसका कारण सीएमएलई के वर्कफ़्लो और मॉडल की सेवा के लिए आवश्यक संसाधन उपलब्ध कराने की आवश्यकता है। संस्करण बनाते समय, सीएमएलई को यह जानना होगा कि निर्यात किया गया मॉडल कहां स्थित है ताकि इसे तैनात किया जा सके और भविष्यवाणी के लिए उपलब्ध कराया जा सके।
निर्यातित मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करके, सीएमएलई कुशलतापूर्वक मॉडल को पुनः प्राप्त कर सकता है और इसे सेवारत बुनियादी ढांचे में लोड कर सकता है। यह मॉडल को ग्राहकों के पूर्वानुमान अनुरोधों के लिए तैयार रहने की अनुमति देता है। स्रोत निर्दिष्ट किए बिना, सीएमएलई को पता नहीं चलेगा कि मॉडल कहां मिलेगा और भविष्यवाणियां करने में सक्षम नहीं होगा।
इसके अतिरिक्त, निर्यातित मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करने से सीएमएलई को संस्करण को प्रभावी ढंग से संभालने में सक्षम बनाया जा सकता है। मशीन लर्निंग में, मॉडलों को प्रशिक्षित करना और उन्हें दोहराना, समय के साथ उनमें सुधार करना आम बात है। सीएमएलई आपको एक मॉडल के कई संस्करण बनाने की अनुमति देता है, प्रत्येक एक अलग पुनरावृत्ति या सुधार का प्रतिनिधित्व करता है। निर्यातित मॉडल के स्रोत को निर्दिष्ट करके, सीएमएलई इन संस्करणों पर नज़र रख सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि प्रत्येक पूर्वानुमान अनुरोध के लिए सही मॉडल परोसा जाता है।
इसे स्पष्ट करने के लिए, एक परिदृश्य पर विचार करें जहां एक मशीन लर्निंग इंजीनियर TensorFlow का उपयोग करके एक मॉडल को प्रशिक्षित करता है और इसे SaveModel के रूप में निर्यात करता है। इंजीनियर तब मॉडल का एक संस्करण बनाने के लिए सीएमएलई का उपयोग करता है, स्रोत को निर्यातित सेव्डमॉडल फ़ाइल के रूप में निर्दिष्ट करता है। सीएमएलई मॉडल को तैनात करता है और इसे भविष्यवाणी के लिए उपलब्ध कराता है। अब, यदि इंजीनियर बाद में मॉडल के एक उन्नत संस्करण को प्रशिक्षित करता है और इसे एक नए सेव्डमॉडल के रूप में निर्यात करता है, तो वे नए निर्यातित मॉडल को स्रोत के रूप में निर्दिष्ट करते हुए सीएमएलई में एक और संस्करण बना सकते हैं। यह सीएमएलई को दोनों संस्करणों को अलग-अलग प्रबंधित करने और भविष्यवाणी अनुरोधों में निर्दिष्ट संस्करण के आधार पर उपयुक्त मॉडल पेश करने की अनुमति देता है।
संस्करण बनाने के लिए सीएमएलई का उपयोग करते समय, मॉडल की सेवा के लिए आवश्यक संसाधन प्रदान करने, मॉडल की कुशल पुनर्प्राप्ति और लोडिंग सक्षम करने और मॉडल के संस्करण का समर्थन करने के लिए निर्यात किए गए मॉडल का स्रोत निर्दिष्ट करना आवश्यक है।
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