Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने की प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो उपयोगकर्ताओं को बड़े पैमाने पर भविष्यवाणियां करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं। यह सेवा, जो Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म का हिस्सा है, प्रशिक्षित मॉडलों पर पूर्वानुमान चलाने के लिए सर्वर रहित समाधान प्रदान करती है, जिससे उपयोगकर्ता बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के बजाय अपने मॉडल के विकास और तैनाती पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
1. मॉडल विकास और प्रशिक्षण:
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने में पहला कदम मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित और प्रशिक्षित करना है। इसमें आमतौर पर डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन और मॉडल प्रशिक्षण जैसे कार्य शामिल होते हैं। Google क्लाउड इन कार्यों में सहायता के लिए विभिन्न उपकरण और सेवाएँ प्रदान करता है, जैसे Google क्लाउड डेटाफ़्लो और Google क्लाउड डेटाप्रेप।
2. मॉडल निर्यात और पैकेजिंग:
एक बार जब मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित हो जाता है और तैनाती के लिए तैयार हो जाता है, तो इसे एक प्रारूप में निर्यात और पैक करने की आवश्यकता होती है जिसका उपयोग भविष्यवाणी सेवा द्वारा किया जा सकता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन विभिन्न मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का समर्थन करता है, जैसे कि टेन्सरफ्लो और स्किकिट-लर्न, उपयोगकर्ताओं को इन फ्रेमवर्क के साथ संगत प्रारूप में अपने मॉडल निर्यात करने की अनुमति देता है।
3. मॉडल परिनियोजन:
अगला कदम प्रशिक्षित मॉडल को Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन पर तैनात करना है। इसमें प्लेटफ़ॉर्म पर एक मॉडल संसाधन बनाना, मॉडल प्रकार निर्दिष्ट करना (जैसे, TensorFlow, scikit-learn), और निर्यातित मॉडल फ़ाइल अपलोड करना शामिल है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन मॉडल परिनियोजन के प्रबंधन के लिए एक कमांड-लाइन इंटरफ़ेस (CLI) और एक RESTful API प्रदान करता है।
4. संस्करण और स्केलिंग:
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन उपयोगकर्ताओं को एक तैनात मॉडल के कई संस्करण बनाने की अनुमति देता है। यह भविष्यवाणियों की प्रस्तुति को बाधित किए बिना नए मॉडल संस्करणों के पुनरावृत्त विकास और परीक्षण के लिए उपयोगी है। कुशल संसाधन उपयोग सुनिश्चित करते हुए प्रत्येक मॉडल संस्करण को अनुमानित कार्यभार के आधार पर स्वतंत्र रूप से बढ़ाया जा सकता है।
5. भविष्यवाणी अनुरोध:
तैनात मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणियां करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को पूर्वानुमान सेवा को पूर्वानुमान अनुरोध भेजने की आवश्यकता होती है। पूर्वानुमान अनुरोध Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन द्वारा प्रदान की गई RESTful API का उपयोग करके या gcloud कमांड-लाइन टूल का उपयोग करके किया जा सकता है। पूर्वानुमान अनुरोधों के लिए इनपुट डेटा मॉडल की इनपुट आवश्यकताओं के अनुकूल प्रारूप में होना चाहिए।
6. निगरानी और लॉगिंग:
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन तैनात मॉडलों के प्रदर्शन और उपयोग को ट्रैक करने के लिए निगरानी और लॉगिंग क्षमताएं प्रदान करता है। उपयोगकर्ता Google क्लाउड कंसोल के माध्यम से या क्लाउड मॉनिटरिंग एपीआई का उपयोग करके भविष्यवाणी विलंबता और संसाधन उपयोग जैसे मेट्रिक्स की निगरानी कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, पूर्वानुमान अनुरोधों के लिए लॉग जेनरेट किए जा सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता समस्याओं का निवारण कर सकते हैं और पूर्वानुमान परिणामों का विश्लेषण कर सकते हैं।
7. लागत अनुकूलन:
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान चलाने की लागत को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न सुविधाएँ प्रदान करता है। उपयोगकर्ता आने वाले कार्यभार के आधार पर भविष्यवाणी नोड्स की संख्या को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए ऑटोस्केलिंग का लाभ उठा सकते हैं। वे बैच भविष्यवाणी का भी लाभ उठा सकते हैं, जो उन्हें समानांतर में बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने की अनुमति देता है, जिससे भविष्यवाणी की कुल लागत कम हो जाती है।
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन की भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करने में मॉडल विकास और प्रशिक्षण, मॉडल निर्यात और पैकेजिंग, मॉडल परिनियोजन, संस्करण और स्केलिंग, भविष्यवाणी अनुरोध, निगरानी और लॉगिंग और लागत अनुकूलन जैसे चरण शामिल हैं। इन चरणों का पालन करके, उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग मॉडल को बड़े पैमाने पर तैनात करने और चलाने के लिए Google क्लाउड द्वारा प्रदान की गई सर्वर रहित भविष्यवाणी सेवा का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं।
संबंधित अन्य हालिया प्रश्न और उत्तर EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग:
- टेक्स्ट टू स्पीच (टीटीएस) क्या है और यह एआई के साथ कैसे काम करता है?
- मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करने में क्या सीमाएँ हैं?
- क्या मशीन लर्निंग कुछ संवादात्मक सहायता कर सकती है?
- TensorFlow खेल का मैदान क्या है?
- बड़े डेटासेट का वास्तव में क्या मतलब है?
- एल्गोरिदम के हाइपरपैरामीटर के कुछ उदाहरण क्या हैं?
- एन्सेम्बल लर्निंग क्या है?
- यदि चुनी गई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उपयुक्त नहीं है तो क्या होगा और कोई यह कैसे सुनिश्चित कर सकता है कि सही का चयन किया जाए?
- क्या मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है?
- तंत्रिका नेटवर्क आधारित एल्गोरिदम में उपयोग किए जाने वाले प्रमुख पैरामीटर क्या हैं?
EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग में अधिक प्रश्न और उत्तर देखें