جب مصنوعی ذہانت کے شعبے میں برآمد شدہ ماڈل کو پیش کرنے کی بات آتی ہے، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ اور سرور لیس پیشین گوئیوں کے تناظر میں، تو کئی بنیادی اختیارات دستیاب ہیں۔ یہ اختیارات مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات کرنے اور پیش کرنے کے لیے مختلف نقطہ نظر فراہم کرتے ہیں، ہر ایک اپنے اپنے فوائد اور تحفظات کے ساتھ۔
1. کلاؤڈ کے افعال:
کلاؤڈ فنکشنز گوگل کلاؤڈ کے ذریعہ پیش کردہ ایک سرور لیس کمپیوٹ پلیٹ فارم ہے جو آپ کو واقعات کے جواب میں اپنا کوڈ چلانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ مشین لرننگ ماڈلز کو پیش کرنے کا ایک لچکدار اور توسیع پذیر طریقہ فراہم کرتا ہے۔ آپ اپنے برآمد شدہ ماڈل کو کلاؤڈ فنکشن کے طور پر تعینات کر سکتے ہیں اور HTTP درخواستوں کا استعمال کر کے اسے طلب کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کو آسانی سے اپنے ماڈل کو دوسری خدمات اور ایپلیکیشنز کے ساتھ مربوط کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
: مثال کے طور پر
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. کلاؤڈ رن:
کلاؤڈ رن ایک مکمل طور پر منظم سرور لیس پلیٹ فارم ہے جو خود بخود آپ کے کنٹینرز کی پیمائش کرتا ہے۔ آپ اپنے برآمد شدہ ماڈل کو کنٹینرائز کر سکتے ہیں اور اسے کلاؤڈ رن پر تعینات کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کے ماڈل کو پیش کرنے کے لیے ایک مستقل اور قابل توسیع ماحول فراہم کرتا ہے۔ کلاؤڈ رن HTTP درخواستوں کو بھی سپورٹ کرتا ہے، جس سے دوسری سروسز کے ساتھ ضم کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
: مثال کے طور پر
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI پلیٹ فارم کی پیشن گوئی:
AI پلیٹ فارم کی پیشن گوئی مشین لرننگ ماڈل پیش کرنے کے لیے گوگل کلاؤڈ کے ذریعے فراہم کردہ ایک منظم سروس ہے۔ آپ اپنے برآمد شدہ ماڈل کو AI پلیٹ فارم پیشن گوئی پر تعینات کر سکتے ہیں، جو آپ کے لیے انفراسٹرکچر اور اسکیلنگ کا خیال رکھتا ہے۔ یہ مختلف مشین لرننگ فریم ورک کو سپورٹ کرتا ہے اور آٹو اسکیلنگ اور آن لائن پیشین گوئی جیسی خصوصیات فراہم کرتا ہے۔
: مثال کے طور پر
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. کبرنیٹس:
Kubernetes ایک اوپن سورس کنٹینر آرکیسٹریشن پلیٹ فارم ہے جو آپ کو اپنے کنٹینرائزڈ ایپلی کیشنز کا نظم کرنے اور اسکیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ آپ اپنے برآمد شدہ ماڈل کو Kubernetes سروس کے طور پر تعینات کر سکتے ہیں، جو انتہائی حسب ضرورت اور قابل توسیع تعیناتی کا اختیار فراہم کرتا ہے۔ Kubernetes لوڈ بیلنسنگ اور آٹومیٹک اسکیلنگ جیسی خصوصیات بھی پیش کرتا ہے۔
: مثال کے طور پر
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
پیداوار میں برآمد شدہ ماڈل کی خدمت کے لیے یہ بنیادی اختیارات لچک، توسیع پذیری، اور دیگر خدمات کے ساتھ انضمام میں آسانی فراہم کرتے ہیں۔ صحیح آپشن کا انتخاب آپ کی درخواست کی مخصوص ضروریات، متوقع کام کا بوجھ، اور تعیناتی پلیٹ فارمز سے آپ کی واقفیت جیسے عوامل پر منحصر ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) کیا ہے اور یہ AI کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں