Мое открытие в Model Registry продолжается…
Реестр моделей — это центральный репозиторий в Google Cloud Platform, который управляет жизненным циклом машинного обучения путем хранения, управления версиями и развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде. Загруженные модели в реестр моделей доступны пользователям для загрузки в блокнот или конвейер для служб прогнозирования. Если у вас есть версия модели, которую вы хотите развернуть, вы можете легко назначить модели напрямую конечной точке или использовать псевдонимы для их развертывания в конечной точке.
Реестр моделей поддерживает модели машинного обучения, обученные с использованием различных платформ, включая, помимо прочего, XGBoost, TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Область применения реестра моделей Vertex AI не привязана к пользовательским моделям, но включает в себя различные модели машинного обучения, поддерживаемые GCP, такие как AutoML и BigQuery ML. Кроме того, он демонстрирует плавную интеграцию с популярными инструментами MLOps, такими как Vertex Pipelines и TensorFlow Extended, что обеспечивает комплексную автоматизацию рабочих процессов машинного обучения.
Реестр моделей предлагает несколько ключевых преимуществ для управления моделями машинного обучения на протяжении всего их жизненного цикла. Прежде всего, он предоставляет пользователям возможности контроля версий, позволяя отслеживать, сравнивать и развертывать исторические версии модели при их выборе. Совместный характер Model Registry является еще одним преимуществом, поскольку он оптимизирует разработку командной модели за счет централизации расположения сервисов, упрощения поиска артефактов модели и предоставления членам группы возможности совместно использовать модели и метаданные.
Бесшовная интеграция с такими инструментами автоматизации, как KFP и TFX, через API обеспечивает эффективную сквозную конвейерную обработку, экономя время на разработку пользовательских модулей и компонентов. Кроме того, реестр моделей упрощает процесс развертывания, позволяя нижестоящим службам использовать модель и обслуживать ее в производственной среде. Одновременно с этим он помогает регистрировать показатели производительности, эксперименты и настройку гиперпараметров наряду с контролем версий, помогая разработчикам четко понимать надежность модели, чтобы выбрать оптимальную версию для каждого развертывания.
В этой статье я поделюсь 5 полезными советами и рекомендациями, которые вы можете использовать при работе с реестром моделей Vertex AI GCP. Это трюки, которые я хотел бы знать раньше или Google предоставил в…
