Google Cloud Machine Learning Engine(CMLE)은 자동 리소스 획득 및 구성을 제공하고 모델 학습이 완료된 후 리소스 종료를 처리하나요?
클라우드 머신 러닝 엔진(CMLE)은 분산 및 병렬 방식으로 머신 러닝 모델을 훈련하기 위해 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 강력한 도구입니다. 그러나 자동 리소스 획득 및 구성을 제공하지 않으며 모델 훈련이 완료된 후 리소스 종료를 처리하지도 않습니다. 이 답변에서는 CMLE의 세부 사항, 기능 및 수동 리소스 관리의 필요성에 대해 고려합니다.
CMLE는 기계 학습 모델을 대규모로 교육하고 배포하는 프로세스를 단순화하도록 설계되었습니다. 사용자가 인프라 관리가 아닌 모델 개발에 집중할 수 있는 관리형 환경을 제공합니다. CMLE는 GCP 인프라의 강력한 기능을 활용하여 학습 작업량을 여러 머신에 분산함으로써 학습 시간을 단축하고 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있도록 해줍니다.
CMLE를 사용할 때 사용자는 교육 작업에 필요한 리소스 유형과 수를 유연하게 선택할 수 있습니다. 특정 요구 사항에 따라 머신 유형, 작업자 수 및 기타 매개변수를 선택할 수 있습니다. 그러나 CMLE는 이러한 리소스를 자동으로 획득하고 구성하지 않습니다. 훈련 작업을 시작하기 전에 필요한 리소스를 프로비저닝하는 것은 사용자의 책임입니다.
리소스를 확보하기 위해 사용자는 Compute Engine 또는 Kubernetes Engine과 같은 GCP 서비스를 활용할 수 있습니다. 이러한 서비스는 교육 워크로드를 수용할 수 있는 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공합니다. 사용자는 가상 머신 인스턴스 또는 컨테이너를 생성하고 필요한 소프트웨어 종속성을 사용하여 구성한 다음 CMLE에서 작업자로 사용할 수 있습니다.
훈련 작업이 완료되면 CMLE는 훈련에 사용되는 리소스를 자동으로 종료하지 않습니다. 이는 학습된 모델을 추론 목적으로 배포하고 제공해야 할 수도 있기 때문입니다. 불필요한 비용을 피하기 위해 리소스를 종료하는 시기와 방법을 결정하는 것은 사용자의 몫입니다.
요약하면 CMLE는 병렬 기계 학습 모델 교육을 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 그러나 수동으로 리소스를 획득하고 구성해야 하며 교육이 완료된 후 리소스 종료를 처리하지 않습니다. 사용자는 Compute Engine 또는 Kubernetes Engine과 같은 GCP 서비스를 사용하여 필요한 리소스를 프로비저닝하고 특정 요구 사항에 따라 수명 주기를 관리해야 합니다.
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