जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में उत्पादन में एक निर्यातित मॉडल की सेवा की बात आती है, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग और बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के संदर्भ में, तो कई प्राथमिक विकल्प उपलब्ध हैं। ये विकल्प मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और परोसने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, प्रत्येक के अपने फायदे और विचार हैं।
1. क्लाउड फ़ंक्शंस:
क्लाउड फ़ंक्शंस Google क्लाउड द्वारा पेश किया गया एक सर्वर रहित कंप्यूट प्लेटफ़ॉर्म है जो आपको घटनाओं के जवाब में अपना कोड चलाने की अनुमति देता है। यह मशीन लर्निंग मॉडल की सेवा के लिए एक लचीला और स्केलेबल तरीका प्रदान करता है। आप अपने निर्यातित मॉडल को क्लाउड फ़ंक्शन के रूप में तैनात कर सकते हैं और HTTP अनुरोधों का उपयोग करके इसे लागू कर सकते हैं। यह आपको अपने मॉडल को अन्य सेवाओं और अनुप्रयोगों के साथ आसानी से एकीकृत करने की अनुमति देता है।
उदाहरण:
def predict(request): # Load the exported model model = load_model('exported_model') # Process the input data data = preprocess(request.json) # Make predictions using the model predictions = model.predict(data) # Return the predictions return {'predictions': predictions.tolist()}
2. क्लाउड रन:
क्लाउड रन एक पूरी तरह से प्रबंधित सर्वर रहित प्लेटफ़ॉर्म है जो स्वचालित रूप से आपके कंटेनरों को स्केल करता है। आप अपने निर्यातित मॉडल को कंटेनरीकृत कर सकते हैं और इसे क्लाउड रन पर तैनात कर सकते हैं। यह आपके मॉडल की सेवा के लिए एक सुसंगत और स्केलेबल वातावरण प्रदान करता है। क्लाउड रन HTTP अनुरोधों का भी समर्थन करता है, जिससे इसे अन्य सेवाओं के साथ एकीकृत करना आसान हो जाता है।
उदाहरण:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. एआई प्लेटफ़ॉर्म भविष्यवाणी:
एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रेडिक्शन मशीन लर्निंग मॉडल पेश करने के लिए Google क्लाउड द्वारा प्रदान की गई एक प्रबंधित सेवा है। आप अपने निर्यातित मॉडल को एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रेडिक्शन पर तैनात कर सकते हैं, जो आपके लिए बुनियादी ढांचे और स्केलिंग का ख्याल रखता है। यह विभिन्न मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का समर्थन करता है और ऑटोस्केलिंग और ऑनलाइन भविष्यवाणी जैसी सुविधाएं प्रदान करता है।
उदाहरण:
gcloud ai-platform models create my_model --regions=us-central1 gcloud ai-platform versions create v1 --model=my_model --origin=gs://my-bucket/exported_model --runtime-version=2.4
4. कुबेरनेट्स:
कुबेरनेट्स एक ओपन-सोर्स कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म है जो आपको अपने कंटेनरीकृत अनुप्रयोगों को प्रबंधित और स्केल करने की अनुमति देता है। आप अपने निर्यातित मॉडल को कुबेरनेट्स सेवा के रूप में तैनात कर सकते हैं, जो एक उच्च अनुकूलन योग्य और स्केलेबल तैनाती विकल्प प्रदान करता है। कुबेरनेट्स लोड संतुलन और स्वचालित स्केलिंग जैसी सुविधाएँ भी प्रदान करता है।
उदाहरण:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
उत्पादन में निर्यातित मॉडल की सेवा के लिए ये प्राथमिक विकल्प लचीलापन, स्केलेबिलिटी और अन्य सेवाओं के साथ एकीकरण में आसानी प्रदान करते हैं। सही विकल्प चुनना आपके एप्लिकेशन की विशिष्ट आवश्यकताओं, अपेक्षित कार्यभार और परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म से आपकी परिचितता जैसे कारकों पर निर्भर करता है।
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