Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মে ডিস্ট্রিবিউটেড মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেল প্রশিক্ষণ ব্যবহার করার সময়, আপনি প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত মেশিনের সংখ্যা নির্ধারণ করতে CMLE (ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন) মডেল স্থাপনার জন্য কনফিগারেশন ফাইলটি ব্যবহার করতে পারেন। তবে, কোন ধরনের মেশিন ব্যবহার করা হবে তা সরাসরি সংজ্ঞায়িত করা সম্ভব নয়।
বিতরণকৃত ML মডেল প্রশিক্ষণে, CMLE মডেল স্থাপনার কনফিগারেশন ফাইল আপনাকে প্রশিক্ষণের জন্য স্কেল স্তর নির্দিষ্ট করতে দেয়। স্কেল স্তর প্রশিক্ষণের কাজে ব্যবহৃত মেশিনের সংখ্যা এবং প্রকার নির্ধারণ করে। স্কেল স্তরের বিকল্পগুলি বেসিক থেকে কাস্টম পর্যন্ত, প্রতিটি স্তরে পূর্বনির্ধারিত সংখ্যক কর্মী এবং প্যারামিটার সার্ভার রয়েছে। উপযুক্ত স্কেল স্তর নির্বাচন করে, আপনি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত মেশিনের সংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি স্কেল স্তর বেসিক চয়ন করেন, এটি একটি একক কর্মী ব্যবহার করবে এবং কোনো প্যারামিটার সার্ভার ব্যবহার করবে না। অন্যদিকে, আপনি যদি স্কেল স্তর STANDARD_1 চয়ন করেন, এটি একটি কর্মী এবং একটি প্যারামিটার সার্ভার ব্যবহার করবে৷ স্কেল স্তর PREMIUM_1 একটি কর্মী এবং চারটি প্যারামিটার সার্ভার ব্যবহার করে, যখন স্কেল স্তর CUSTOM আপনাকে স্পষ্টভাবে কর্মী এবং পরামিতি সার্ভারের সংখ্যা নির্দিষ্ট করতে দেয়৷
যাইহোক, আপনি যখন মেশিনের সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারেন, আপনি সরাসরি প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত মেশিনের ধরন নির্দিষ্ট করতে পারবেন না। ব্যবহৃত মেশিনের ধরন স্কেল স্তর দ্বারা নির্ধারিত হয় এবং Google Cloud AI প্ল্যাটফর্ম দ্বারা পূর্বনির্ধারিত। প্রতিটি স্কেল স্তরের সাথে যুক্ত একটি ডিফল্ট মেশিন টাইপ থাকে, যা প্রদত্ত স্কেল স্তরের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, বেসিক স্কেল স্তরটি n1-স্ট্যান্ডার্ড-1 মেশিনের প্রকার ব্যবহার করে, যখন STANDARD_1 স্কেল স্তরটি n1-স্ট্যান্ডার্ড-4 মেশিনের প্রকার ব্যবহার করে।
প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত মেশিনের ধরনগুলির উপর আপনার আরও নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হলে, আপনি ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মের সাথে কাস্টম কন্টেইনার ব্যবহার করতে পারেন। কাস্টম কন্টেইনারগুলির সাহায্যে, আপনি আপনার নিজস্ব প্রশিক্ষণ চিত্র তৈরি এবং স্থাপন করতে পারেন, যা আপনাকে প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় মেশিনের প্রকার এবং অন্যান্য নির্ভরতা নির্দিষ্ট করতে দেয়। একটি কাস্টম কন্টেইনার তৈরি করে, আপনার প্রশিক্ষণের প্রয়োজন অনুসারে সঠিক মেশিনের ধরনগুলি সংজ্ঞায়িত করার নমনীয়তা রয়েছে।
Google Cloud AI প্ল্যাটফর্মে বিতরণকৃত ML মডেল প্রশিক্ষণ ব্যবহার করার সময়, আপনি CMLE মডেল স্থাপনার কনফিগারেশন ফাইলের মাধ্যমে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত মেশিনের সংখ্যা নির্ধারণ করতে পারেন। যাইহোক, আপনি সরাসরি ব্যবহৃত মেশিনের ধরন নির্দিষ্ট করতে পারবেন না, কারণ এটি স্কেল স্তর দ্বারা নির্ধারিত হয়। আপনার যদি মেশিনের ধরনগুলির উপর আরও নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন হয়, আপনি আপনার নিজস্ব প্রশিক্ষণের চিত্র তৈরি এবং স্থাপন করতে কাস্টম পাত্রে সুবিধা নিতে পারেন।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং:
- টেক্সট টু স্পিচ (টিটিএস) কী এবং এটি কীভাবে এআই-এর সাথে কাজ করে?
- মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
- মেশিন লার্নিং কি কিছু সংলাপমূলক সহায়তা করতে পারে?
- TensorFlow খেলার মাঠ কি?
- একটি বড় ডেটাসেট আসলে কি মানে?
- অ্যালগরিদমের হাইপারপ্যারামিটারের কিছু উদাহরণ কী কী?
- এনসাম্বল লার্নিং কি?
- যদি একটি নির্বাচিত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম উপযুক্ত না হয় এবং কীভাবে সঠিকটি নির্বাচন করা নিশ্চিত করা যায়?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের কি প্রশিক্ষণের সময় তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন হয়?
- নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক অ্যালগরিদমে কী কী প্যারামিটার ব্যবহার করা হয়?
EITC/AI/GCML Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন