CMLE ব্যবহার করার সময়, একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য একটি রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন হয়?

/ / প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট

একটি সংস্করণ তৈরি করতে CMLE (ক্লাউড মেশিন লার্নিং ইঞ্জিন) ব্যবহার করার সময়, রপ্তানি করা মডেলের একটি উত্স নির্দিষ্ট করা প্রয়োজন৷ এই প্রয়োজনীয়তা বিভিন্ন কারণে গুরুত্বপূর্ণ, যা এই উত্তরে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হবে।

প্রথমত, আসুন "রপ্তানিকৃত মডেল" বলতে কী বোঝায় তা বুঝতে পারি। CMLE এর পরিপ্রেক্ষিতে, একটি রপ্তানিকৃত মডেল একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলকে বোঝায় যা ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন একটি বিন্যাসে সংরক্ষণ বা রপ্তানি করা হয়েছে। এই রপ্তানি করা মডেলটি বিভিন্ন ফরম্যাটে যেমন টেনসরফ্লো সেভডমডেল, টেনসরফ্লো লাইট বা এমনকি একটি কাস্টম ফর্ম্যাটে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।

এখন, কেন CMLE-তে একটি সংস্করণ তৈরি করার সময় একটি রপ্তানিকৃত মডেলের একটি উৎস উল্লেখ করা প্রয়োজন? কারণটি CMLE এর কর্মপ্রবাহ এবং মডেলটি পরিবেশন করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থান সরবরাহ করার প্রয়োজনীয়তার মধ্যে রয়েছে। একটি সংস্করণ তৈরি করার সময়, CMLE কে রপ্তানিকৃত মডেলটি কোথায় অবস্থিত তা জানতে হবে যাতে এটি স্থাপন করা যায় এবং পূর্বাভাসের জন্য উপলব্ধ করা যায়।

রপ্তানিকৃত মডেলের উৎস উল্লেখ করে, CMLE দক্ষতার সাথে মডেলটি পুনরুদ্ধার করতে পারে এবং পরিবেশন পরিকাঠামোতে লোড করতে পারে। এটি মডেলটিকে ক্লায়েন্টদের কাছ থেকে পূর্বাভাসের অনুরোধের জন্য প্রস্তুত হতে দেয়। উত্সটি উল্লেখ না করে, CMLE কোথায় মডেলটি খুঁজে পাবে তা জানবে না এবং ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করতে সক্ষম হবে না।

উপরন্তু, রপ্তানিকৃত মডেলের উৎস উল্লেখ করা CMLE কে কার্যকরীভাবে সংস্করণ পরিচালনা করতে সক্ষম করে। মেশিন লার্নিং-এ, মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং পুনরাবৃত্তি করা, সময়ের সাথে সাথে তাদের উন্নতি করা সাধারণ। CMLE আপনাকে একটি মডেলের একাধিক সংস্করণ তৈরি করতে দেয়, প্রতিটি একটি ভিন্ন পুনরাবৃত্তি বা উন্নতির প্রতিনিধিত্ব করে। রপ্তানিকৃত মডেলের উৎস উল্লেখ করে, CMLE এই সংস্করণগুলির ট্র্যাক রাখতে পারে এবং নিশ্চিত করতে পারে যে প্রতিটি ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধের জন্য সঠিক মডেলটি পরিবেশিত হয়েছে৷

এটি ব্যাখ্যা করার জন্য, একটি দৃশ্য বিবেচনা করুন যেখানে একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার টেনসরফ্লো ব্যবহার করে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং এটিকে সেভডমডেল হিসাবে রপ্তানি করে। প্রকৌশলী তখন মডেলের একটি সংস্করণ তৈরি করতে CMLE ব্যবহার করে, রপ্তানিকৃত SavedModel ফাইল হিসেবে উৎসটিকে উল্লেখ করে। CMLE মডেলটি স্থাপন করে এবং এটি ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য উপলব্ধ করে। এখন, যদি প্রকৌশলী পরবর্তীতে মডেলটির একটি উন্নত সংস্করণ প্রশিক্ষণ দেন এবং এটি একটি নতুন সংরক্ষিত মডেল হিসাবে রপ্তানি করেন, তাহলে তারা CMLE-তে নতুন রপ্তানিকৃত মডেলটিকে উৎস হিসেবে উল্লেখ করে আরেকটি সংস্করণ তৈরি করতে পারে। এটি CMLE কে উভয় সংস্করণ আলাদাভাবে পরিচালনা করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধে নির্দিষ্ট সংস্করণের উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত মডেল পরিবেশন করতে দেয়।

একটি সংস্করণ তৈরি করার জন্য CMLE ব্যবহার করার সময়, মডেলটি পরিবেশন করার জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি প্রদান করতে, মডেলের দক্ষ পুনরুদ্ধার এবং লোডিং সক্ষম করতে এবং মডেলগুলির সংস্করণ সমর্থন করার জন্য একটি রপ্তানিকৃত মডেলের একটি উত্স উল্লেখ করা প্রয়োজন৷

সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি:

অ্যাডভান্সিং ইন মেশিন লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন

আরও প্রশ্ন এবং উত্তর:

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,