Ar rekomenduojama teikti prognozes naudojant eksportuotus modelius naudojant „TensorFlowServing“ arba „Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugą su automatiniu mastelio keitimu?
Kalbant apie prognozių teikimą naudojant eksportuotus modelius, tiek „TensorFlowServing“, tiek „Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslauga siūlo vertingų parinkčių. Tačiau pasirinkimas tarp šių dviejų priklauso nuo įvairių veiksnių, įskaitant konkrečius programos reikalavimus, mastelio poreikius ir išteklių apribojimus. Tada išnagrinėkime rekomendacijas, kaip teikti prognozes naudojant šias paslaugas,
Kaip galite iškviesti prognozes naudodami pavyzdinę duomenų eilutę apie įdiegtą „scikit-learn“ modelį „Cloud ML Engine“?
Norėdami iškviesti prognozes naudodami pavyzdinę duomenų eilutę įdiegtame „scikit-learn“ modelyje „Cloud ML Engine“, turite atlikti kelis veiksmus. Pirmiausia įsitikinkite, kad turite parengtą scikit-learn modelį, kuris yra paruoštas naudoti. Scikit-learn yra populiari Python mašininio mokymosi biblioteka, kurioje pateikiami įvairūs algoritmai
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „Scikit-learn“ modeliai, Egzamino peržiūra
Kokius veiksmus reikia atlikti naudojant „Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugą?
„Google Cloud Machine Learning Engine“ numatymo paslaugos naudojimo procesas apima kelis veiksmus, leidžiančius naudotojams įdiegti ir naudoti mašininio mokymosi modelius, kad galėtų prognozuoti dideliu mastu. Ši paslauga, kuri yra „Google Cloud AI“ platformos dalis, siūlo be serverio sprendimą, leidžiantį atlikti prognozes apmokytuose modeliuose, todėl vartotojai gali sutelkti dėmesį į