เชื่อว่าในปัจจุบันนี้คงไม่มีใครที่ไม่รู้จัก Google อย่างแน่นอน แต่คุณรู้หรือไม่ว่า Google ไม่ได้มีดีแค่ค้นหาข้อมูลได้เท่านั้น แต่ Google ยังสามารถทำงานให้เราได้อย่างหลากหลาย
ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ Google Cloud AI Platform ซึ่งเป็นหนึ่งใน ความสามารถของ Google
โดยGoogle Cloud AI Platform เป็นชุดบริการใน Google Cloud ที่ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถพัฒนา ปรับใช้ และจัดการโมเดล machine learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพและสะดวกสบาย
ซึ่งช่วยในการทำให้กระบวนการของ machine learning ง่ายและเข้าถึงได้สำหรับทั้งนักพัฒนาและนักวิจัย
ความสามารถของ Google Cloud AI Platform
- การพัฒนาโมเดล (Model Development):
– AI Platform Notebooks: ให้บริการ Jupyter Notebooks ที่มีการตั้งค่าสภาพแวดล้อมล่วงหน้าสำหรับการพัฒนาโมเดล machine learning และ deep learning
– AutoML: บริการที่ช่วยในการสร้างโมเดล machine learning โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ลึกเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมหรือ machine learning
- การฝึกอบรมโมเดล (Model Training):
– AI Platform Training: ให้บริการในการฝึกอบรมโมเดลบนโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง สามารถปรับขยายได้ตามต้องการ
– Hyperparameter Tuning: ช่วยในการค้นหาค่าพารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลโดยอัตโนมัติ
- การปรับใช้โมเดล (Model Deployment):
– AI Platform Prediction: ให้บริการในการปรับใช้โมเดลเพื่อใช้งานใน production สามารถทำงานได้ใน real-time หรือ batch prediction
– AI Platform Pipelines: จัดการกระบวนการ CI/CD สำหรับ machine learning ช่วยในการทำให้การพัฒนาและปรับใช้โมเดลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ
- การจัดการโมเดล (Model Management):
– Model Registry: สำหรับการจัดการเวอร์ชันของโมเดลและการติดตามโมเดลที่ปรับใช้ไปแล้ว
– Monitoring and Logging: สำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพและการทำงานของโมเดลที่ปรับใช้ใน production
วิธีการใช้งาน Google Cloud AI Platform
- การตั้งค่าสภาพแวดล้อม:
– สร้างบัญชี Google Cloud และเปิดใช้งาน Google Cloud AI Platform
– ติดตั้ง Google Cloud SDK ในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ
– ตั้งค่า project และ enable APIs ที่จำเป็น เช่น AI Platform, Compute Engine, และ Storage
- การพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล:
– ใช้ AI Platform Notebooks เพื่อเขียนและทดสอบโค้ดสำหรับการพัฒนาโมเดล
– ใช้ AI Platform Training เพื่อฝึกอบรมโมเดลของคุณบนโครงสร้างพื้นฐานของ Google Cloud
– ใช้ Hyperparameter Tuning เพื่อปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ของโมเดล
- การปรับใช้โมเดล:
– ใช้ AI Platform Prediction เพื่อปรับใช้โมเดลของคุณสำหรับการทำ prediction ใน production
– ใช้ AI Platform Pipelines เพื่อจัดการกระบวนการ CI/CD สำหรับการปรับใช้โมเดล
- การจัดการและติดตามโมเดล:
– ใช้ Model Registry เพื่อจัดการเวอร์ชันของโมเดลและการติดตามโมเดล
– ใช้ Monitoring and Logging เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพและการทำงานของโมเดลที่ปรับใช้ใน production
Google Cloud AI Platform เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและยืดหยุ่น ซึ่งช่วยให้กระบวนการ machine learning ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถใช้งานได้ทั้งสำหรับการพัฒนา ฝึกอบรม ปรับใช้ และจัดการโมเดลในทุกขั้นตอน
ได้รับการสนับสนุนโดย. ถ่านเครื่องช่วยฟัง