인공 지능 분야의 프로덕션에서 내보낸 모델을 제공하는 경우, 특히 대규모 Google Cloud 기계 학습 및 서버리스 예측의 맥락에서 사용할 수 있는 몇 가지 기본 옵션이 있습니다. 이러한 옵션은 각각 고유한 장점과 고려 사항이 있는 기계 학습 모델을 배포하고 제공하는 다양한 접근 방식을 제공합니다.
1. 클라우드 기능:
Cloud Functions는 Google Cloud에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로 이벤트에 대한 응답으로 코드를 실행할 수 있습니다. 기계 학습 모델을 제공하는 유연하고 확장 가능한 방법을 제공합니다. 내보낸 모델을 Cloud Function으로 배포하고 HTTP 요청을 사용하여 호출할 수 있습니다. 이를 통해 모델을 다른 서비스 및 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다.
예:
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. 클라우드 런:
Cloud Run은 컨테이너를 자동으로 확장하는 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. 내보낸 모델을 컨테이너화하고 Cloud Run에 배포할 수 있습니다. 이는 모델 제공을 위한 일관되고 확장 가능한 환경을 제공합니다. Cloud Run은 HTTP 요청도 지원하므로 다른 서비스와 쉽게 통합할 수 있습니다.
예:
FROM tensorflow/serving COPY exported_model /models/exported_model ENV MODEL_NAME=exported_model
3. AI 플랫폼 예측:
AI Platform Prediction은 머신러닝 모델 제공을 위해 Google Cloud에서 제공하는 관리형 서비스입니다. 인프라 및 확장을 관리하는 AI Platform Prediction에 내보낸 모델을 배포할 수 있습니다. 다양한 기계 학습 프레임워크를 지원하고 자동 확장 및 온라인 예측과 같은 기능을 제공합니다.
예:
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. 쿠버네티스:
Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하고 확장할 수 있는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 고도로 사용자 지정 가능하고 확장 가능한 배포 옵션을 제공하는 Kubernetes 서비스로 내보낸 모델을 배포할 수 있습니다. Kubernetes는 로드 밸런싱 및 자동 확장과 같은 기능도 제공합니다.
예:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-model spec: containers: - name: my-model image: gcr.io/my-project/exported_model ports: - containerPort: 8080
프로덕션에서 내보낸 모델을 제공하기 위한 이러한 기본 옵션은 유연성, 확장성 및 다른 서비스와의 통합 용이성을 제공합니다. 올바른 옵션을 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구 사항, 예상 워크로드 및 배포 플랫폼에 대한 친숙도와 같은 요소에 따라 달라집니다.
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