Deeparit, juhendatud õppimisalgoritmi skalaari aegridade prognoosimiseks korduvaid närvivõrke, pakub Amazon peamiselt oma Sagemaker AI platvormi kaudu. See algoritm paistab silma paljudest seotud aegridadest koosneva andmekogumite jaoks, kasutades nende seeriate kaudu treenitud ühe mudeli, et edestada traditsioonilisi meetodeid nagu Arima või eksponentsiaalne silumine. Seda saab kasutada uute aegridade prognooside genereerimiseks, millel on sarnasused koolitusandmetega, ning see toetab valikulisi staatilisi kategoorilisi funktsioone ja dünaamilisi ajast sõltuvaid funktsioone nüansirikkamaks modelleerimiseks. Sagemaker AI lubab treenida sügavaid mudeleid nii CPU kui ka GPU eksemplaridel, ehkki järeldused toetavad ainult CPU eksemplare. Mudeleid võib suurendada suurematel juhtudel või klastritel, et tõhusalt keerulisi või suuri andmekogumeid käsitleda.
Mis puudutab Deepari kasutamist pilveteenustega väljaspool AWS -i, näiteks Google Cloud või Microsoft Azure, siis nendel platvormidel, mis sarnanevad AWS Sagemaker AI pakkumisega, pole otsest teenust Deepariks. Google'i pilveökosüsteem hõlmab aga ulatuslikke masinõppe ja andmetöötluse tööriistu, mis potentsiaalselt võiksid rakendada Deepariga sarnaseid mudeleid kohandatud arenduste kaudu. Näiteks pakub Google Cloud Platform (GCP) integratsiooni Tensorflow, avatud lähtekoodiga masinõppe raamistikuga, mis on populaarne sügavaõppe mudelite jaoks nagu korduv närvivõrgud. Tensorflow saab kasutada süvasarnaste prognoosimismudelite taastamiseks, GCP AI ja masinõppe teenuste, näiteks AI platvormi, BigQuery ML või kohandatud torujuhtmete abil, mis on orkestreeritud Dataflow või Vertex AI kaudu.
Microsoft Azure pakub ka laia komplekti AI ja masinõppe teenuseid, mis toetavad korduvaid närvivõrke ja aegridade prognoosimist. Azure Machineõpe võimaldab kasutajatel välja töötada kohandatud mudeleid, kasutades selliseid raamistikke nagu tensorflow või pytorch, võimaldades ehitada sügava ekvivalentseid mudeleid. Azure'i AI ökosüsteem saab integreeruda oma andmesalvestus- ja töötlemisteenustega, näiteks Azure Synapse Analytics ja Azure'i andmebricks terviklikuks aegridade andmete haldamiseks, ettevalmistamiseks ja prognoosimiseks. Azure'i mastaapsus ja hübriidpilvetoetus hõlbustavad selliste mudelite juurutamist erinevates ettevõtluskeskkondades.
Oma olemuselt on Deepar Amazoni avaldatud ja rakendatavate uurimis- ja rakendusmeetod, kuid mitte rangelt AWS -iga piiratud patenteeritud tehnoloogia. Mudeli arhitektuuri- ja koolituspõhimõtted on piisavalt avatud, et replikatsioon teistel pilveplatvormidel, millel on õige teadmine ja ressursid. Google'i masinõppe infrastruktuur, sealhulgas Tensorflow ja TPU ressursid, saavad toita sarnaseid sügavaid autoregressiivseid mudeleid aegridade prognoosimiseks, samas kui Microsoft Azure pakub alustalaseid selliseid mudeleid oma ökosüsteemi ehitamiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks. Seega, kuigi väljaspool AWS Sagemakerit pole kastist süvateenust, pakuvad nii Google Cloud kui ka Microsoft Azure vajalikke komponente sügavatele prognoosimisvajadustele kohandatud süvasarnaste töövoogude rakendamiseks.
Lisaks hõlmavad Deemari ümbritsevad uuringud hübriidse täitmise raamistike serva-, seadme- ja pilvaarvutuse kihte. Need raamistikud kaaluvad jõudluse optimeerimiseks närvivõrkude täitmise jaotamist seadmetes ja pilveressurssides, võimaldades integreerimist mitme pilve või hübriidsesse pilvekeskkonda. Sellised lähenemisviisid sobivad hästi nii Google Cloud kui ka Microsoft Azure'i skaleeritavate, hajutatud võimalustega, eriti serva-pilvede rakenduste jaoks tööstusliku Interneti või mobiilside stsenaariumide korral.
Kokkuvõtteks võib öelda, et Deepar kui kaubamärgiga või pakendatud teenus on praegu saadaval otse AWS Sagemaker AI -s. Selle aluseks on selle sügav autoregressiivne prognoosimismetoodika Google Cloud või Microsoft Azure'i masinõppe teenuste abil, ehitades kohandatud mudeleid, kasutades tensorflow või muid sügava õppe raamistikku ning kasutades neid pilveteenuse pakkujate andmeid ja AI infrastruktuuri. See lähenemisviis nõuab ML -i tehnilisi teadmisi, kuid pakub täielikke paindlikke ja integratsioonivõimalusi nendes pilvekeskkondades, toetades keerukaid aegridade prognoosimislahendusi, mis sarnanevad Deeparile.
Kasutatud viited:- Amazon Sagemaker Deepar Dokumentatsioon ja algoritmi üksikasjad
- Google'i pilve AI ja masinõppe teenuse võimalused ja integratsioonimustrid
- Võrdlus ja teave pilveplatvormi AI teenuste, sealhulgas Azure kohta
- Uurimiskirjandus, mis kirjeldab sügavat metoodikat ja hübriidpilve täitmise raamistikke