Google Cloud Machine Learning Engine の予測サービスを使用するプロセスには、ユーザーが機械学習モデルをデプロイして利用して大規模な予測を行えるようにするいくつかの手順が含まれます。 Google Cloud AI プラットフォームの一部であるこのサービスは、トレーニングされたモデルで予測を実行するためのサーバーレス ソリューションを提供し、ユーザーがインフラストラクチャの管理ではなくモデルの開発とデプロイに集中できるようにします。
1. モデルの開発とトレーニング:
Google Cloud Machine Learning Engine の予測サービスを使用する最初のステップは、機械学習モデルを開発してトレーニングすることです。 これには通常、データの前処理、特徴エンジニアリング、モデルの選択、モデルのトレーニングなどのタスクが含まれます。 Google Cloud は、これらのタスクを支援するために、Google Cloud Dataflow や Google Cloud Dataprep などのさまざまなツールやサービスを提供します。
2. モデルのエクスポートとパッケージ化:
機械学習モデルがトレーニングされ、デプロイの準備ができたら、予測サービスで使用できる形式でエクスポートしてパッケージ化する必要があります。 Google Cloud Machine Learning Engine は、TensorFlow や scikit-learn などのさまざまな機械学習フレームワークをサポートしており、ユーザーはこれらのフレームワークと互換性のある形式でモデルをエクスポートできます。
3. モデルの展開:
次のステップは、トレーニングされたモデルを Google Cloud Machine Learning Engine にデプロイすることです。 これには、プラットフォーム上でモデル リソースを作成し、モデル タイプ (TensorFlow、scikit-learn など) を指定し、エクスポートされたモデル ファイルをアップロードすることが含まれます。 Google Cloud Machine Learning Engine は、モデルのデプロイを管理するためのコマンドライン インターフェース(CLI)と RESTful API を提供します。
4. バージョン管理とスケーリング:
Google Cloud Machine Learning Engine を使用すると、ユーザーはデプロイされたモデルの複数のバージョンを作成できます。 これは、予測の提供を中断することなく、新しいモデル バージョンを反復的に開発およびテストする場合に役立ちます。 各モデルのバージョンは、予測されたワークロードに基づいて個別にスケーリングできるため、リソースの効率的な利用が保証されます。
5. 予測リクエスト:
デプロイされたモデルを使用して予測を行うには、ユーザーは予測リクエストを予測サービスに送信する必要があります。 予測リクエストは、Google Cloud Machine Learning Engine が提供する RESTful API を使用するか、gcloud コマンドライン ツールを使用して行うことができます。 予測リクエストの入力データは、モデルの入力要件と互換性のある形式である必要があります。
6. モニタリングとロギング:
Google Cloud Machine Learning Engine は、デプロイされたモデルのパフォーマンスと使用状況を追跡するモニタリング機能とロギング機能を提供します。 ユーザーは、Google Cloud Console または Cloud Monitoring API を使用して、予測レイテンシやリソース使用率などの指標をモニタリングできます。 さらに、予測リクエストのログを生成できるため、ユーザーは問題のトラブルシューティングを行ったり、予測結果を分析したりできます。
7. コストの最適化:
Google Cloud Machine Learning Engine は、大規模な予測の実行コストを最適化するためのさまざまな機能を提供します。 ユーザーは自動スケーリングを利用して、受信するワークロードに基づいて予測ノードの数を自動的に調整できます。 また、大量のデータを並行して処理できるバッチ予測を利用して、予測にかかる全体的なコストを削減することもできます。
Google Cloud Machine Learning Engine の予測サービスの使用には、モデルの開発とトレーニング、モデルのエクスポートとパッケージ化、モデルのデプロイ、バージョニングとスケーリング、予測リクエスト、モニタリングとロギング、コストの最適化などの手順が含まれます。 これらの手順に従うことで、ユーザーは Google Cloud が提供するサーバーレス予測サービスを効果的に利用して、機械学習モデルを大規模にデプロイして実行できます。
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