কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে, বিশেষ করে Google ক্লাউড মেশিন লার্নিং এবং স্কেলে সার্ভারহীন ভবিষ্যদ্বাণীর প্রেক্ষাপটে যখন রপ্তানিকৃত মডেল পরিবেশন করার কথা আসে, তখন বেশ কয়েকটি প্রাথমিক বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে। এই বিকল্পগুলি মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন এবং পরিবেশন করার জন্য বিভিন্ন পন্থা প্রদান করে, প্রতিটি তাদের নিজস্ব সুবিধা এবং বিবেচনার সাথে।
1. ক্লাউড ফাংশন:
ক্লাউড ফাংশন হল একটি সার্ভারহীন গণনা প্ল্যাটফর্ম যা Google ক্লাউড দ্বারা অফার করা হয় যা আপনাকে ইভেন্টের প্রতিক্রিয়া হিসাবে আপনার কোড চালানোর অনুমতি দেয়। এটি মেশিন লার্নিং মডেল পরিবেশন করার জন্য একটি নমনীয় এবং মাপযোগ্য উপায় প্রদান করে। আপনি একটি ক্লাউড ফাংশন হিসাবে আপনার রপ্তানি করা মডেল স্থাপন করতে পারেন এবং HTTP অনুরোধগুলি ব্যবহার করে এটি চালু করতে পারেন৷ এটি আপনাকে সহজেই আপনার মডেলকে অন্যান্য পরিষেবা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে সংহত করতে দেয়৷
উদাহরণ:
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. ক্লাউড রান:
ক্লাউড রান একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত সার্ভারবিহীন প্ল্যাটফর্ম যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার পাত্রে স্কেল করে। আপনি আপনার রপ্তানি করা মডেলটি কন্টেইনারাইজ করতে পারেন এবং এটি ক্লাউড রানে স্থাপন করতে পারেন। এটি আপনার মডেল পরিবেশন করার জন্য একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং মাপযোগ্য পরিবেশ প্রদান করে। ক্লাউড রান HTTP অনুরোধগুলিকেও সমর্থন করে, যা অন্যান্য পরিষেবার সাথে একীভূত করা সহজ করে তোলে।
উদাহরণ:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. এআই প্ল্যাটফর্ম পূর্বাভাস:
AI প্ল্যাটফর্ম পূর্বাভাস হল মেশিন লার্নিং মডেল পরিবেশনের জন্য Google ক্লাউড দ্বারা সরবরাহ করা একটি পরিচালিত পরিষেবা৷ আপনি AI প্ল্যাটফর্ম পূর্বাভাসে আপনার রপ্তানি করা মডেল স্থাপন করতে পারেন, যা আপনার জন্য পরিকাঠামো এবং স্কেলিং এর যত্ন নেয়। এটি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন করে এবং অটোস্কেলিং এবং অনলাইন ভবিষ্যদ্বাণীর মতো বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করে।
উদাহরণ:
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. কুবারনেটস:
Kubernetes হল একটি ওপেন-সোর্স কন্টেইনার অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্ম যা আপনাকে আপনার কন্টেইনারাইজড অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরিচালনা এবং স্কেল করতে দেয়। আপনি আপনার রপ্তানি করা মডেলটিকে কুবারনেটস পরিষেবা হিসাবে স্থাপন করতে পারেন, যা একটি অত্যন্ত কাস্টমাইজযোগ্য এবং মাপযোগ্য স্থাপনার বিকল্প সরবরাহ করে। Kubernetes এছাড়াও লোড ব্যালেন্সিং এবং স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং এর মত বৈশিষ্ট্য অফার করে।
উদাহরণ:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
উৎপাদনে রপ্তানিকৃত মডেল পরিবেশন করার জন্য এই প্রাথমিক বিকল্পগুলি নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং অন্যান্য পরিষেবাগুলির সাথে একীকরণের সহজতা প্রদান করে। সঠিক বিকল্পটি বেছে নেওয়া আপনার আবেদনের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা, প্রত্যাশিত কাজের চাপ এবং স্থাপনার প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে আপনার পরিচিতির মতো বিষয়গুলির উপর নির্ভর করে।
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