Cloud Machine Learning Engine (CMLE) は、分散並列方式で機械学習モデルをトレーニングするために Google Cloud Platform (GCP) によって提供される強力なツールです。 ただし、リソースの自動取得と構成は提供されず、モデルのトレーニング終了後のリソースのシャットダウンも処理されません。 この回答では、CMLE の詳細、その機能、および手動リソース管理の必要性について詳しく説明します。
CMLE は、大規模な機械学習モデルのトレーニングとデプロイのプロセスを簡素化するように設計されています。 ユーザーがインフラストラクチャ管理ではなくモデル開発に集中できる管理された環境を提供します。 CMLE は、GCP のインフラストラクチャの力を利用してトレーニング ワークロードを複数のマシンに分散し、トレーニング時間を短縮し、大規模なデータセットを処理できるようにします。
CMLE を使用する場合、ユーザーはトレーニング ジョブに必要なリソースの種類と数を柔軟に選択できます。 特定の要件に基づいて、マシンのタイプ、ワーカーの数、その他のパラメータを選択できます。 ただし、CMLE はこれらのリソースを自動的に取得して構成しません。 トレーニング ジョブを開始する前に必要なリソースをプロビジョニングするのはユーザーの責任です。
リソースを取得するには、ユーザーは Compute Engine や Kubernetes Engine などの GCP サービスを利用できます。 これらのサービスは、トレーニングのワークロードに対応するためのスケーラブルで柔軟なインフラストラクチャを提供します。 ユーザーは仮想マシン インスタンスまたはコンテナを作成し、必要なソフトウェア依存関係を設定して、それらを CMLE のワーカーとして使用できます。
トレーニング ジョブが完了しても、CMLE はトレーニングに使用されたリソースを自動的にシャットダウンしません。 これは、トレーニングされたモデルを推論目的でデプロイして提供する必要がある場合があるためです。 不必要なコストを避けるために、リソースをいつどのように終了するかはユーザーが決定します。
要約すると、CMLE は並列機械学習モデルのトレーニングのための強力なプラットフォームを提供します。 ただし、リソースの手動取得と構成が必要であり、トレーニング終了後のリソースのシャットダウンは処理されません。 ユーザーは、Compute Engine や Kubernetes Engine などの GCP サービスを使用して必要なリソースをプロビジョニングし、特定の要件に基づいてライフサイクルを管理する必要があります。
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