Существуют различные платформы для развертывания моделей машинного обучения. Популярные варианты включают Amazon SageMaker, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, IBM Watson и Oracle Cloud. Каждая из этих платформ предлагает ряд услуг, таких как облачные вычисления, машинное обучение, обработка естественного языка, распознавание изображений и многое другое. В зависимости от вашей конкретной модели машинного обучения и требований одна из этих платформ может лучше всего подходить для ваших потребностей в развертывании.
Развертывание моделей машинного обучения в облаке: более дешевый вариант
Развертывание моделей машинного обучения (ML) в облаке становится все более популярным благодаря его экономичности, гибкости и масштабируемости. Однако из-за большого количества доступных облачных провайдеров может быть сложно определить, какой вариант развертывания моделей машинного обучения является наиболее рентабельным. В этой статье мы рассмотрим различные облачные платформы и обсудим стоимость и этапы развертывания моделей машинного обучения в облаке.
Сравнение стоимости различных облачных платформ
Когда дело доходит до развертывания модели машинного обучения в облаке, наиболее важным фактором является стоимость. Различные облачные провайдеры предлагают разные тарифные планы, функции и услуги, что может затруднить сравнение затрат разных провайдеров.
SageMaker от Amazon — одна из самых популярных облачных платформ для развертывания модели машинного обучения. Он предлагает ряд услуг и функций, включая полностью управляемый ноутбук Jupyter, библиотеку готовых к использованию алгоритмов и развертывание модели одним щелчком мыши. SageMaker также предлагает модель ценообразования с оплатой по мере использования, что делает его экономичным вариантом для небольших развертываний.
Google Cloud Platform (GCP) — еще один популярный вариант развертывания модели машинного обучения. Он предлагает широкий спектр услуг и функций, включая управляемую среду Kubernetes, библиотеку предварительно обученных моделей и простой в использовании интерфейс для создания и развертывания моделей машинного обучения. GCP также имеет модель ценообразования с оплатой по мере использования, что делает его экономически эффективным вариантом для крупномасштабных развертываний.
Microsoft Azure — еще одна ведущая облачная платформа для развертывания модели машинного обучения. Он предлагает множество функций и услуг, включая управляемую среду Kubernetes, библиотеку предварительно обученных моделей и интеграцию с различными инструментами разработки. В Azure используется модель ценообразования с оплатой по мере использования, что делает ее экономичным вариантом как для небольших, так и для крупных развертываний.
Наконец, Oracle Cloud Platform — относительно новый поставщик облачных услуг, но он предлагает ряд услуг и функций, включая управляемую среду Kubernetes, библиотеку предварительно обученных моделей и простой в использовании интерфейс для создания и развертывания моделей машинного обучения. . Oracle Cloud также имеет модель ценообразования с оплатой по мере использования, что делает его экономичным вариантом для небольших развертываний.
Шаги, необходимые для развертывания модели машинного обучения в облаке
После того как вы выбрали облачную платформу для развертывания модели машинного обучения, необходимо выполнить несколько шагов, чтобы запустить модель в облаке.
Во-первых, вы должны разработать модель машинного обучения. Это включает в себя сбор данных, создание модели, обучение модели и тестирование модели. После разработки модели ее необходимо развернуть на облачной платформе.
Далее необходимо настроить облачную платформу. Сюда входит настройка среды, создание вычислительных ресурсов и настройка параметров безопасности.
Наконец, вы должны контролировать производительность модели. Это включает в себя настройку метрик и отслеживание производительности модели с течением времени.
Заключение
Развертывание моделей машинного обучения в облаке — это экономичный, масштабируемый и гибкий способ использования машинного обучения. Сравнивая различные облачные платформы и понимая этапы процесса, вы можете убедиться, что развертывание вашей модели машинного обучения будет успешным и рентабельным.
Спасибо
