人工知能の分野、特に Google Cloud 機械学習や大規模なサーバーレス予測のコンテキストで、エクスポートされたモデルを本番環境で提供する場合、利用できる主要なオプションがいくつかあります。 これらのオプションは、機械学習モデルをデプロイして提供するためのさまざまなアプローチを提供し、それぞれに独自の利点と考慮事項があります。
1. クラウド機能:
Cloud Functions は、Google Cloud が提供するサーバーレス コンピューティング プラットフォームで、イベントに応じてコードを実行できます。 これは、機械学習モデルを提供するための柔軟でスケーラブルな方法を提供します。 エクスポートしたモデルを Cloud Function としてデプロイし、HTTP リクエストを使用して呼び出すことができます。 これにより、モデルを他のサービスやアプリケーションと簡単に統合できます。
例:
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.クラウドラン:
Cloud Run は、コンテナを自動的にスケーリングするフルマネージドのサーバーレス プラットフォームです。 エクスポートしたモデルをコンテナ化して Cloud Run にデプロイできます。 これにより、モデルを提供するための一貫性とスケーラブルな環境が提供されます。 Cloud Run は HTTP リクエストもサポートしているため、他のサービスと簡単に統合できます。
例:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI プラットフォームの予測:
AI Platform Prediction は、機械学習モデルを提供するために Google Cloud によって提供されるマネージド サービスです。 エクスポートしたモデルを AI Platform Prediction にデプロイすると、インフラストラクチャとスケーリングが自動的に行われます。 さまざまな機械学習フレームワークをサポートし、自動スケーリングやオンライン予測などの機能を提供します。
例:
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.Kubernetes:
Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションの管理と拡張を可能にするオープンソースのコンテナ オーケストレーション プラットフォームです。 エクスポートしたモデルを Kubernetes サービスとしてデプロイできます。これにより、高度にカスタマイズ可能でスケーラブルなデプロイメント オプションが提供されます。 Kubernetes は、負荷分散や自動スケーリングなどの機能も提供します。
例:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
実稼働環境でエクスポートされたモデルを提供するためのこれらの主なオプションにより、柔軟性、拡張性、および他のサービスとの統合が容易になります。 適切なオプションの選択は、アプリケーションの特定の要件、予想されるワークロード、展開プラットフォームの知識などの要因によって異なります。
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