Comment configurer TensorFlow dans le cloud Google?
Comment puis-je configurer un TensorFlow dans le Google cloud? Je comprends comment créer un Google Compute Engine exemple, et comment exécuter TensorFlow localement; et un récente de Google post de blog suggère qu'il doit y avoir un moyen de créer un Google Compute Engine instance et d'exécuter TensorFlow des applications dans le cloud:
Machine de projets d'Apprentissage peuvent venir dans de nombreuses tailles, et comme nous l'avons vu
avec notre open source offrant TensorFlow, les projets ont souvent besoin d'échelle
jusqu'. Quelques petites tâches sont mieux traités avec une solution locale en cours d'exécution sur
un bureau, tandis que les applications de grande envergure nécessitent à la fois l'échelle
et la fiabilité d'une solution hébergée. Google Cloud D'Apprentissage De La Machine
vise à soutenir la gamme complète et fournir une transition harmonieuse entre l'
du local à l'environnement cloud.
Même si je suis en train de lire un peu beaucoup en cela, elle doit être le cas, compte tenu de ce que les plates-formes concurrentes telles que Microsoft Azure offre, qu'il y a un moyen de mettre en place TensorFlow applications (développé localement et "transparente" mis à l'échelle dans le nuage, probablement à l'aide de Gpu) dans le cloud Google.
Par exemple, je voudrais travailler localement dans mon IDE de réglage les fonctions et les codes pour mon projet, l'exécution de manque de formation et de validation, et poussez le code périodiquement vers le cloud pour exécuter train là avec (arbitrairement) de plus de ressources, puis de l'enregistrer et télécharger le modèle appris. Ou peut-être même mieux, il suffit d'exécuter les graphiques (ou de parties de graphiques) dans le nuage en utilisant accordable ressources.
Est-il un moyen de le faire; c'est une prévu? Comment puis-je configurer TensorFlow dans le Google cloud?
source d'informationauteur orome | 2016-05-14
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C'est encore en aperçu limité. Le meilleur que vous pouvez faire est de vous inscrire et d'espérer que vous sélectionnez à faire partie de l'aperçu.
https://cloud.google.com/ml/
Edit: CloudML est maintenant en version bêta publique afin que chacun puisse l'utiliser sans la signature et de la demande d'accès. Nous espérons que vous lui donner un essai! Nous avons une balise pour les questions: google-cloud-ml.
Je vous suggère de suivre ce tutoriel qui vous guide, étape par étape:
https://www.youtube.com/watch?v=N422_CYuzZg
Ici est l'article principal pour configurer le compte etc.
https://cloud.google.com/solutions/machine-learning-with-financial-time-series-data
Comme décrit sur le Kubernetes blogvous pouvez exécuter TensorFlow sur Kubernetes. Liens vers "un étape par étape tutoriel qui vous montre comment créer la TensorFlow Servir Docker conteneur de servir la Création-v3 image modèle de classification", qui vous devriez être en mesure de s'adapter à la gestion de votre propre TensorFlow de la charge de travail. Vous pouvez utiliser Google Container Engine pour exécuter Kubernetes sur Google cloud.
Ou, comme Aaron mentionné, vous pouvez essayer de vous inscrire pour le début de l'accès à Google CloudML produit.