Inferensi adalah output dari model machine learning yang telah dilatih. Halaman ini memberikan ringkasan alur kerja untuk mendapatkan inferensi dari model Anda di Agent Platform Gemini Enterprise.
Agent Platform menawarkan dua metode untuk mendapatkan inferensi:-
Inferensi online adalah permintaan sinkron yang dibuat untuk
model yang di-deploy ke
Endpoint. Oleh karena itu, sebelum mengirim permintaan, Anda harus men-deployModelresource terlebih dahulu ke endpoint. Hal ini mengaitkan resource komputasi dengan model sehingga model dapat menyajikan inferensi online dengan latensi rendah. Gunakan inferensi online saat Anda membuat permintaan sebagai respons terhadap input aplikasi atau dalam situasi yang memerlukan inferensi tepat waktu. -
**Inferensi batch** adalah permintaan asinkron yang dibuat untuk model
yang tidak di-deploy ke endpoint. Anda mengirim permintaan (sebagai a
BatchPredictionJobresource) langsung ke resourceModel. Gunakan inferensi batch jika Anda tidak memerlukan respons langsung dan ingin memproses data yang terakumulasi menggunakan satu permintaan.
Menguji model Anda secara lokal
Sebelum mendapatkan inferensi, sebaiknya deploy model Anda ke endpoint lokal selama fase pengembangan dan pengujian. Hal ini memungkinkan Anda melakukan iterasi dengan lebih cepat dan menguji model tanpa men-deploy-nya ke endpoint online atau menimbulkan biaya inferensi. Deployment lokal ditujukan untuk pengembangan dan pengujian lokal, bukan untuk deployment produksi.
Untuk men-deploy model secara lokal, gunakan Agent Platform SDK untuk Python dan deploy a
LocalModel
ke a
LocalEndpoint.
Untuk demonstrasi, lihat notebook
ini.
Meskipun klien Anda tidak ditulis dalam Python, Anda masih dapat menggunakan Agent Platform SDK untuk Python guna meluncurkan container dan server sehingga Anda dapat menguji permintaan dari klien.
Mendapatkan inferensi dari model terlatih kustom
Untuk mendapatkan inferensi, Anda harus mengimpor
model terlebih dahulu.
Setelah diimpor, resource tersebut menjadi resource
Model
yang terlihat di
Model Registry.
Kemudian, baca dokumentasi berikut untuk mempelajari cara mendapatkan inferensi:
* Mendapatkan inferensi batchOr
- Men-deploy model ke
endpoint
dan mendapatkan inferensi online
.
Mendapatkan inferensi dari model AutoML
Tidak seperti model terlatih kustom, model AutoML secara otomatis diimpor ke Model Registry setelah pelatihan.
Selain itu, alur kerja untuk model AutoML serupa, tetapi sedikit berbeda berdasarkan jenis data dan tujuan model Anda. Dokumentasi untuk mendapatkan inferensi AutoML terletak di samping dokumentasi AutoML lainnya. Bagian berikut menyediakan link ke dokumentasi.
Gambar
Pelajari cara mendapatkan inferensi dari jenis model AutoML gambar berikut:
Berbentuk tabel
Pelajari cara mendapatkan inferensi dari jenis model AutoML berbentuk tabel berikut:
Model klasifikasi dan regresi berbentuk tabel
Model perkiraan berbentuk tabel (khusus inferensi batch)
Mendapatkan inferensi dari model BigQuery ML
Anda bisa mendapatkan inferensi dari model BigQuery ML dengan dua cara:
- Meminta inferensi batch langsung dari model di BigQuery ML.
- Mendaftarkan model langsung ke Model Registry, tanpa mengekspornya dari BigQuery ML atau mengimpornya ke Model Registry.
Langkah berikutnya
- Pelajari Resource komputasi untuk inferensi.