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字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-06-10 12:01 我要评论( )

随着许多企业意识到拥有机器学习模型只是将其ML驱动的应用程序投入生产的一小步,构建端到端管道变得越来越重要。 谷歌云提供了一个大规模培训和部署模型的工具,云AI平台,它集成了多种编排工具,如TensorFlow Extended和KubeFlow Pipelines(KFP)。然而

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随着许多企业意识到拥有机器学习模型只是将其ML驱动的应用程序投入生产的一小步,构建端到端管道变得越来越重要。

谷歌云提供了一个大规模培训和部署模型的工具,云AI平台,联网,它集成了多种编排工具,如TensorFlow Extended和KubeFlow Pipelines(KFP)。然而,通常情况下,企业会使用scikit learn和xgboost等框架在自己的生态系统中构建模型,云主机云服务器,将这些模型移植到云端可能会非常复杂和耗时。

即使对于在谷歌云平台(GCP)上有经验的ML从业者,迁移scikit learn模型(或等效模型)也是如此由于涉及到所有的样板文件,到AI平台可能需要很长时间。ML Pipeline Generator是一种工具,允许用户在GCP上轻松部署现有的ML模型,在GCP上,大数据是,他们可以从无服务器模型培训和部署中获益,并加快解决方案的上市时间。

本博客将概述此解决方案的工作原理和预期的用户旅程,以及编排解决方案的说明TensorFlow在AI平台上的培训工作。

ML Pipeline Generator允许具有预先构建的scikit learn、xgboost和TensorFlow模型的用户使用自己的代码和数据在GCP上快速生成和运行端到端的ML管道。

为此,用户必须填写描述其代码元数据的配置文件。该库获取这个配置文件并生成所有必要的样板文件,供用户使用模板引擎以协调的方式在云上训练和部署他们的模型。此外,训练TensorFlow模型的用户可以使用可解释的AI功能来更好地理解他们的模型。

在下图中,我们突出显示了生成的管道的体系结构。用户将带来他们自己的数据,定义他们如何执行数据预处理,并添加他们的ML模型文件。一旦用户填写了配置文件,他们就使用一个简单的pythonapi生成自包含的样板代码,该代码负责指定的任何预处理,将数据上传到Google云存储(GCS),中国云,并启动一个带有超参数调优的培训作业。一旦完成了这项工作,如何做淘客,就可以部署模型来提供服务,并根据模型类型执行模型解释性。整个过程可以使用Kubeflow管道进行编排。

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