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python - 谷歌云 - 计算引擎 VS 机器学习

coder 2023-08-14 原文

有谁知道使用 Google Cloud Machine Learning 与使用 Google Cloud Engine 中的虚拟机实例有什么区别?

我将 Keras 与 Python 3 一起使用,感觉 GML 的限制更多(使用 python 2.7,旧版本的 TensorFlow,必须遵循给定的结构......)。我想它们是在 GCE 中使用 GML 而不是 VM 的好处,但我想知道它们是什么。

最佳答案

Google Cloud ML 是一项完全托管的服务,而 Google Compute Engine 不是(后者是 IaaS )。

假设你只是想知道当你有自己的模型时的一些差异,这里有一些:

  • Google CloudML 最显着的特点是部署 本身。您不必处理诸如设置您的 集群(即缩放)、启动它、安装软件包和 部署您的模型进行训练。这一切都是自动完成的,并且 您必须在 Compute Engine 中自己完成,尽管您可以安装的内容不受限制。

    尽管您可以或多或少地自动化所有这些部署,但是 对它来说没有魔力。实际上,您可以在 CloudML 的日志中看到一个 训练工作,从集群的意义上来说,它是相当初级的 启动实例,然后安装 TF,您的 模型使用您设置的选项运行。这是由于 TensorFlow 是一个与 Google 系统分离的框架。

  • 但是,CloudMl 与 Compute 之间存在实质性差异 预测引擎。这就是你付出的代价 大多数情况下我会说 CloudML。您可以在中部署模型 CloudML 非常适合开箱即用的在线和批量预测。 在 Compute Engine 中,您必须处理所有的怪癖 TensorFlow Serving这不是那么微不足道(与 训练你的模型)。

  • CloudML 的另一个优势是超参数调整。没有了 不仅仅是一个有点聪明的暴力破解工具来找出最好的 给定模型的参数组合,您可以 可能在 Compute Engine 中将其自动化,但您必须这样做 找出优化算法以找到的那一部分 将改善目标的参数和值的组合 函数(通常最大化您的准确性或减少您的损失)。

  • 最后,两种服务的定价略有不同。直到 recently ,CloudML 的定价与其他竞争对手成对(您需要为训练和预测的计算时间付费,但也可以为每个预测付费,您可以将其与 Compute Engine 中的计算时间进行比较)。但是,现在您只需为计算时间付费(甚至比以前更便宜),这可能导致在大多数情况下,在 Compute Engine 中管理和扩展您自己的集群(使用 TensorFlow)的想法毫无用处。

关于python - 谷歌云 - 计算引擎 VS 机器学习,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44310762/

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