Google Cloud Machine Learning Engine کی پیشین گوئی سروس استعمال کرنے کے عمل میں کئی ایسے اقدامات شامل ہیں جو صارفین کو بڑے پیمانے پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات اور استعمال کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ یہ سروس، جو گوگل کلاؤڈ AI پلیٹ فارم کا حصہ ہے، تربیت یافتہ ماڈلز پر پیشین گوئیاں چلانے کے لیے بغیر سرور کے حل پیش کرتی ہے، جس سے صارفین انفراسٹرکچر کو منظم کرنے کے بجائے اپنے ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔
1. ماڈل کی ترقی اور تربیت:
Google Cloud Machine Learning Engine کی پیشین گوئی سروس استعمال کرنے کا پہلا قدم مشین لرننگ ماڈل تیار کرنا اور تربیت دینا ہے۔ اس میں عام طور پر ڈیٹا پری پروسیسنگ، فیچر انجینئرنگ، ماڈل سلیکشن، اور ماڈل ٹریننگ جیسے کام شامل ہوتے ہیں۔ گوگل کلاؤڈ ان کاموں میں مدد کرنے کے لیے مختلف ٹولز اور خدمات فراہم کرتا ہے، جیسے کہ گوگل کلاؤڈ ڈیٹا فلو اور گوگل کلاؤڈ ڈیٹا پریپ۔
2. ماڈل ایکسپورٹ اور پیکجنگ:
ایک بار جب مشین لرننگ ماڈل تربیت یافتہ ہو جاتا ہے اور تعیناتی کے لیے تیار ہو جاتا ہے، تو اسے ایک ایسے فارمیٹ میں برآمد اور پیک کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جسے پیشن گوئی سروس استعمال کر سکے۔ Google Cloud Machine Learning Engine مختلف مشین لرننگ فریم ورکس کو سپورٹ کرتا ہے، جیسے TensorFlow اور scikit-learn، جس سے صارفین اپنے ماڈلز کو ان فریم ورک کے ساتھ ہم آہنگ فارمیٹ میں ایکسپورٹ کر سکتے ہیں۔
3. ماڈل کی تعیناتی:
اگلا مرحلہ تربیت یافتہ ماڈل کو Google Cloud Machine Learning Engine پر تعینات کرنا ہے۔ اس میں پلیٹ فارم پر ایک ماڈل ریسورس بنانا، ماڈل کی قسم کی وضاحت کرنا (مثال کے طور پر، TensorFlow، scikit-learn)، اور برآمد شدہ ماڈل فائل کو اپ لوڈ کرنا شامل ہے۔ Google Cloud Machine Learning Engine ایک کمانڈ لائن انٹرفیس (CLI) اور ماڈل کی تعیناتیوں کے انتظام کے لیے ایک RESTful API فراہم کرتا ہے۔
4. ورژننگ اور اسکیلنگ:
Google Cloud Machine Learning Engine صارفین کو تعینات کردہ ماڈل کے متعدد ورژن بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ پیشین گوئیوں کی خدمت میں رکاوٹ کے بغیر نئے ماڈل ورژن کی تکراری ترقی اور جانچ کے لیے مفید ہے۔ ہر ماڈل ورژن کی پیش گوئی شدہ کام کے بوجھ کی بنیاد پر آزادانہ طور پر پیمائش کی جا سکتی ہے، وسائل کے موثر استعمال کو یقینی بناتے ہوئے
5. پیشین گوئی کی درخواستیں:
تعینات کردہ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں کرنے کے لیے، صارفین کو پیشین گوئی کی درخواستیں پیشین گوئی سروس کو بھیجنے کی ضرورت ہے۔ پیشین گوئی کی درخواستیں Google Cloud Machine Learning Engine کے ذریعے فراہم کردہ RESTful API کا استعمال کرتے ہوئے یا gcloud کمانڈ لائن ٹول کے ذریعے کی جا سکتی ہیں۔ پیشین گوئی کی درخواستوں کے لیے ان پٹ ڈیٹا ماڈل کی ان پٹ ضروریات کے ساتھ ہم آہنگ فارمیٹ میں ہونا چاہیے۔
6. نگرانی اور لاگنگ:
Google Cloud Machine Learning Engine تعینات کردہ ماڈلز کی کارکردگی اور استعمال کو ٹریک کرنے کے لیے نگرانی اور لاگنگ کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے۔ صارف گوگل کلاؤڈ کنسول کے ذریعے یا کلاؤڈ مانیٹرنگ API کا استعمال کرکے پیشین گوئی میں تاخیر اور وسائل کے استعمال جیسے میٹرکس کی نگرانی کر سکتے ہیں۔ مزید برآں، پیشین گوئی کی درخواستوں کے لیے لاگز تیار کیے جا سکتے ہیں، جس سے صارفین مسائل کو حل کر سکتے ہیں اور پیشین گوئی کے نتائج کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔
7. لاگت کی اصلاح:
Google Cloud Machine Learning Engine مختلف فیچرز پیش کرتا ہے تاکہ اسکیل پر چلنے والی پیشین گوئیوں کی لاگت کو بہتر بنایا جا سکے۔ آنے والے کام کے بوجھ کی بنیاد پر پیشین گوئی نوڈس کی تعداد کو خود بخود ایڈجسٹ کرنے کے لیے صارفین آٹو اسکیلنگ کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ وہ بیچ کی پیشن گوئی سے بھی فائدہ اٹھا سکتے ہیں، جو انہیں پیشین گوئی کی مجموعی لاگت کو کم کرتے ہوئے متوازی طور پر بڑی مقدار میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
Google Cloud Machine Learning Engine کی پیشن گوئی سروس کے استعمال میں ماڈل کی ترقی اور تربیت، ماڈل کی برآمد اور پیکیجنگ، ماڈل کی تعیناتی، ورژن اور اسکیلنگ، پیشین گوئی کی درخواستیں، نگرانی اور لاگنگ، اور لاگت کی اصلاح جیسے اقدامات شامل ہیں۔ ان اقدامات پر عمل کر کے، صارفین مشین لرننگ ماڈلز کو بڑے پیمانے پر تعینات کرنے اور چلانے کے لیے گوگل کلاؤڈ کے ذریعے فراہم کردہ سرور لیس پیشین گوئی سروس کو مؤثر طریقے سے استعمال کر سکتے ہیں۔
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