How to Use R to Build and Deploy AI Models

आर इंटीग्रेशन: Google Vertex AI के साथ AI मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका आर डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है। इसमें पैकेज और टूल का एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र है जो विभिन्न अनुप्रयोगों और डोमेन के लिए एआई मॉडल बनाने और तैनात करने में आपकी सहायता कर सकता है। इस लेख में, हम आपको दिखाएंगे कि निर्माण और तैनाती के लिए आर का उपयोग कैसे करें|

AI Models: 

Google Vertex AI पर, एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो प्रबंधन के लिए संपूर्ण समाधान प्रदान करता है|

यंत्र अधिगम Machine Learning:

जीवन चक्र वर्टेक्स एआई आपको विभिन्न तरीकों और प्रौद्योगिकियों, जैसे पूर्व-निर्मित कंटेनर, कस्टम कंटेनर, का उपयोग करके Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (जीसीपी) पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने, मूल्यांकन करने, तैनात करने और निगरानी करने की अनुमति देता है।

ऑटोएमएल और टेंसरफ्लो AutoML And TensorFlow

ऑटोएमएल और टेंसरफ्लो वर्टेक्स एआई कस्टम कंटेनरों के माध्यम से आर मॉडल का भी समर्थन करता है, जो डॉकर छवियां हैं जिनमें आपके मॉडल के लिए कोड और निर्भरताएं शामिल हैं। कस्टम कंटेनरों का उपयोग करके, आप अपने आर मॉडल के लिए वर्टेक्स एआई की स्केलेबिलिटी, विश्वसनीयता और सुरक्षा का लाभ उठा सकते हैं। वर्टेक्स एआई पर आर मॉडल बनाने और तैनात करने की प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

चरण 1: GCP API सक्षम करें और स्थानीय वातावरण सेट करें वर्टेक्स एआई में गोता लगाने से पहले, आपको विशिष्ट जीसीपी एपीआई को सक्षम करना होगा और अपना स्थानीय वातावरण स्थापित करना होगा। इसमें वर्टेक्स एआई एपीआई, क्लाउड बिल्ड एपीआई, कंटेनर रजिस्ट्री एपीआई और क्लाउड स्टोरेज एपीआई को सक्षम करना शामिल है। इसके अतिरिक्त, निर्बाध विकास और परिनियोजन वर्कफ़्लो बनाने के लिए आर, आरस्टूडियो, रेटिकुलेट, वर्टेक्स एआई एसडीके और डॉकर को स्थापित करना महत्वपूर्ण है। चरण 2: प्रशिक्षण और सेवा के लिए कस्टम आर स्क्रिप्ट बनाएं अगला महत्वपूर्ण कदम दो आर स्क्रिप्ट बनाना है - एक आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए और दूसरा भविष्यवाणियां प्रस्तुत करने के लिए। ये स्क्रिप्ट एक डॉकर कंटेनर के अंदर चलेंगी और पर्यावरण चर और कमांड-लाइन तर्कों का उपयोग करके वर्टेक्स एआई के साथ इंटरैक्ट करेंगी। प्रशिक्षण स्क्रिप्ट को डेटा लोडिंग, प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल परिभाषा, प्रशिक्षण, मूल्यांकन और क्लाउड स्टोरेज में सहेजना संभालना चाहिए। दूसरी ओर, सर्विंग स्क्रिप्ट को प्रशिक्षित मॉडल को लोड करना चाहिए, भविष्यवाणी फ़ंक्शन को परिभाषित करना चाहिए, और अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं को संभालने के लिए एक प्लंबर एपीआई बनाना चाहिए। चरण 3: आर मॉडल के लिए एक डॉकर कंटेनर बनाएं वर्टेक्स एआई की स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता का लाभ उठाने के लिए, आप अपने आर मॉडल और स्क्रिप्ट को एक डॉकर कंटेनर में इनकैप्सुलेट करेंगे। इस कंटेनर में सभी आवश्यक निर्भरताएँ और कॉन्फ़िगरेशन शामिल होंगे। एक सुसंगत और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परिनियोजन प्रक्रिया सुनिश्चित करते हुए, अपनी कस्टम डॉकर छवि बनाने और संग्रहीत करने के लिए क्लाउड बिल्ड और कंटेनर रजिस्ट्री का उपयोग करना सीखें। चरण 4: वर्टेक्स एआई पर आर मॉडल को प्रशिक्षित करें और उनका मूल्यांकन करें आपका डॉकर कंटेनर तैयार होने के साथ, वर्टेक्स एआई पर आपके आर मॉडल को प्रशिक्षित करने और उनका मूल्यांकन करने का समय आ गया है। वर्टेक्स एआई द्वारा प्रदान की गई ट्रेनिंगपाइपलाइन और कस्टमजॉब कार्यक्षमताओं के उपयोग का अन्वेषण करें। समझें कि कुशल मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए अपनी आर स्क्रिप्ट और डॉकर कंटेनर को वर्टेक्स एआई वातावरण में कैसे एकीकृत किया जाए। चरण 5: वर्टेक्स एआई पर आर मॉडल तैनात और मॉनिटर करें सफल प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बाद, मॉडल और एंडपॉइंट कार्यात्मकताओं का उपयोग करके अपने आर मॉडल को वर्टेक्स एआई पर तैनात करने का समय आ गया है। जानें कि पूर्वानुमान प्रस्तुत करने के लिए एंडपॉइंट कैसे बनाएं और तैनात मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी कैसे करें। वर्टेक्स एआई प्लेटफॉर्म पर अपने आर-आधारित एआई मॉडल के संपूर्ण जीवनचक्र के प्रबंधन के लिए आवश्यक चरणों को समझें। निष्कर्ष: निष्कर्ष में, Google Vertex AI पर R के साथ AI मॉडल को तैनात करना एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया है जो R की शक्तियों को जोड़ती है|

डेटा विज्ञान डेटा विज्ञान वर्टेक्स एआई के मजबूत बुनियादी ढांचे के साथ क्षमताएं। इस चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका का पालन करके, आप आर के साथ सफल एआई समाधानों को तैनात करने के लिए वर्टेक्स एआई द्वारा पेश किए गए कस्टम कंटेनर, स्केलेबिलिटी और मॉनिटरिंग सुविधाओं की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं।