分散 ML モデル トレーニングを使用する場合、CMLE モデル デプロイメントの構成ファイルを利用して、トレーニングで使用するマシンの数を定義できますか?
Google Cloud AI Platform で分散機械学習 (ML) モデルのトレーニングを使用する場合、CMLE (Cloud Machine Learning Engine) モデルのデプロイメントの構成ファイルを実際に利用して、トレーニングで使用するマシンの数を定義できます。 ただし、使用されるマシンのタイプを直接定義することはできません。 で
Google Cloud AI Platform でモデルをトレーニングする場合、トレーニングをローカルで実行するか、カスタム コンテナを使用するかの 1 つの主なオプションがあります。 どちらのアプローチにもそれぞれメリットがありますが、トレーニングをローカルで実行する代わりに Google Cloud AI Platform でカスタム コンテナを使用することを選択する理由はいくつかあります。 XNUMX. スケーラビリティ:
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独自のコンテナー イメージを構築するときに、どのような追加機能をインストールする必要がありますか?
Google Cloud AI Platform でカスタム コンテナを使用してモデルをトレーニングするための独自のコンテナ イメージを構築する場合、インストールする必要がある追加機能がいくつかあります。 これらの機能は、機械学習モデルを効果的にトレーニングできる堅牢で効率的なコンテナー イメージを作成するために不可欠です。 1. 機械学習フレームワーク: 最初のステップは次のとおりです。
ライブラリのバージョンに関してカスタム コンテナを使用する利点は何ですか?
カスタム コンテナには、Google Cloud AI Platform でモデルをトレーニングするコンテキストにおけるライブラリ バージョンに関していくつかの利点があります。 カスタム コンテナを使用すると、ユーザーは、使用される特定のライブラリ バージョンを含むソフトウェア環境を完全に制御できます。 これは、AI フレームワークやライブラリを使用する場合に特に有益です。
カスタム コンテナーは、機械学習のワークフローを将来にわたってどのように保証できるでしょうか?
カスタム コンテナは、特に Google Cloud AI プラットフォームでのモデルのトレーニングのコンテキストにおいて、機械学習における将来性のあるワークフローにおいて重要な役割を果たします。 カスタム コンテナを活用することで、開発者とデータ サイエンティストは柔軟性、制御性、拡張性を向上させ、現場の進化する要件や進歩にワークフローが確実に適応できるようにします。 XNUMXつ
機械学習を実行するために Google Cloud AI Platform でカスタム コンテナを使用する利点は何ですか?
カスタム コンテナは、Google Cloud AI Platform で機械学習モデルを実行するときにいくつかの利点をもたらします。 これらの利点には、柔軟性の向上、再現性の向上、拡張性の向上、導入の簡素化、環境の制御の向上などが含まれます。 カスタム コンテナーを使用する主な利点の XNUMX つは、カスタム コンテナーが提供する柔軟性の向上です。 カスタムコンテナを使用すると、ユーザーは自由に
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