Deepar, ein beaufsichtigter Lernalgorithmus zur Vorhersage der skalaren Zeitreihen mit rezidivierenden neuronalen Netzwerken, wird von Amazon in erster Linie über seine Sagemaker AI -Plattform angeboten. Dieser Algorithmus zeichnet sich aus, wenn sie auf Datensätze angewendet werden, die aus vielen verwandten Zeitreihen bestehen, um ein einzelnes Modell zu nutzen, das in diesen Serien trainiert wurde, um herkömmliche Methoden wie Arima oder exponentielle Glättung zu übertreffen. Es kann verwendet werden, um Prognosen für neue Zeitreihen zu generieren, die Ähnlichkeiten mit den Trainingsdaten aufbringen, und unterstützt optionale statische kategoriale Merkmale und dynamische zeitabhängige Funktionen für nuanciertere Modellierung. Sagemaker AI ermöglicht das Training von Deepar -Modellen sowohl in CPU- als auch in GPU -Instanzen, obwohl Inferenz nur CPU -Instanzen unterstützt. Modelle können in größeren Instanzen oder Clustern skaliert werden, um komplexe oder große Datensätze effizient zu verarbeiten.
In Bezug auf Deepars Nutzung mit Cloud -Diensten jenseits von AWS wie Google Cloud oder Microsoft Azure gibt es keinen direkten Service, der auf diesen Plattformen mit dem Angebot von AWS Sagemaker AI als Deepar bezeichnet wird. Das Cloud -Ökosystem von Google umfasst jedoch umfangreiche Tools für maschinelles Lernen und Datenverarbeitung, die möglicherweise Modelle implementieren können, die Deepar durch benutzerdefinierte Entwicklungen ähneln. Beispielsweise bietet Google Cloud Platform (GCP) eine Integration in TensorFlow, ein Open-Source-Rahmen für maschinelles Lernen, das für Deep-Learning-Modelle wie wiederkehrende neuronale Netzwerke beliebt ist. TensorFlow kann verwendet werden, um Deepar-ähnliche Prognosemodelle neu zu erstellen, wodurch die KI- und maschinellen Lerndienste von GCP wie AI-Plattform, BigQuery ML oder benutzerdefinierte Pipelines über DataFlow oder Vertex AI orchestriert werden.
Microsoft Azure bietet auch eine breite Reihe von KI- und maschinellen Lerndiensten, die wiederkehrende neuronale Netzwerke und Zeitreihenprognosen unterstützen. Mit Azure Machine Learning können Benutzer benutzerdefinierte Modelle mit Frameworks wie TensorFlow oder Pytorch entwickeln, um die Konstruktion von Deepar-äquivalenten Modellen zu ermöglichen. Das AI -Ökosystem von Azure kann in seine Datenspeicher- und Verarbeitungsdienste wie Azure Synapse Analytics und Azure Databricks für umfassende Zeitreihen -Datenmanagement, -vorbereitung und -prognose integriert werden. Die Skalierbarkeit von Azure und Hybrid -Cloud -Unterstützung erleichtert die Bereitstellung solcher Modelle in verschiedenen Unternehmensumgebungen.
Deepar ist inhärent ein Forschungs- und Implementierungsansatz, der von Amazon veröffentlicht und operationalisiert wurde, aber keine proprietäre Technologie, die streng auf AWS beschränkt ist. Die Modellarchitektur- und Schulungsprinzipien sind offen genug für die Replikation auf anderen Cloud -Plattformen mit dem richtigen Fachwissen und der richtigen Ressourcen. Die maschinelle Lerninfrastruktur von Google, einschließlich TensorFlow- und TPU -Ressourcen, kann ähnliche tiefe autoregressive Modelle für die Zeitreihenprognose mitwirken, während Microsoft Azure die grundlegenden Dienste zum Bau, Trainer und Bereitstellen solcher Modelle in seinem Ökosystem anbietet. Obwohl es außerhalb des Box-Deepar-Dienstes außerhalb von AWS Sagemaker keinen außergewöhnlichen Dienst gibt, bieten sowohl Google Cloud als auch Microsoft Azure die erforderlichen Komponenten, um Deepar-ähnliche Workflows zu implementieren, die auf bestimmte Prognoseanforderungen zugeschnitten sind.
Darüber hinaus umfasst die Forschung in der Umgebung von Deepar Hybridausführungsrahmen, in denen Kanten-, Geräte- und Cloud -Berechnungsebenen eingesetzt werden. In diesen Frameworks werden die Ausführungen für neuronale Netzwerke über Geräte und Cloud-Ressourcen hinweg unterteilt, um die Leistung zu optimieren und die Integration in Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebungen zu ermöglichen. Solche Ansätze passen gut zu den skalierbaren, verteilten Funktionen von Google Cloud und Microsoft Azure, insbesondere für Edge-to-Cloud-Anwendungen in industriellen IoTs oder mobilen Szenarien.
Zusammenfassend ist Deepar als Marken- oder Verpackungsdienst derzeit direkt in AWS Sagemaker AI erhältlich. Dennoch kann die zugrunde liegende, autoregressive Prognose -Methodik mithilfe von Google Cloud oder Microsoft Azures maschinellem Lerndiensten implementiert werden, indem benutzerdefinierte Modelle erstellt, Tensorflow oder andere Deep -Learning -Frameworks genutzt werden und die Daten dieser Cloud -Anbieter und die KI -Infrastruktur verwendet werden. Dieser Ansatz erfordert ML Engineering Expertise, bietet jedoch vollständige Flexibilitäts- und Integrationsmöglichkeiten in diesen Cloud -Umgebungen und unterstützt hoch entwickelte Zeitreihenprognose -Lösungen, die mit Deepar ähneln.
Verwendete Referenzen:- Amazon Sagemaker Deepar Dokumentation und Algorithmusdetails
- Die Cloud -KI- und maschinellen Lernfunktionen und Integrationsmuster von Google
- Vergleich und Informationen zu Cloud -Plattform -AI -Diensten einschließlich Azure
- Forschungsliteratur, die Deepar -Methodik und Hybrid -Cloud -Ausführungsrahmen beschreibt