Odporúča sa poskytovať predpovede s exportovanými modelmi v službe predpovedí TensorFlowServing alebo Cloud Machine Learning Engine s automatickým škálovaním?
Pokiaľ ide o poskytovanie predpovedí pomocou exportovaných modelov, predikčná služba TensorFlowServing a Cloud Machine Learning Engine ponúkajú cenné možnosti. Výber medzi nimi však závisí od rôznych faktorov vrátane špecifických požiadaviek aplikácie, potrieb škálovateľnosti a obmedzení zdrojov. Pozrime sa teda na odporúčania na poskytovanie predpovedí pomocou týchto služieb,
Ako môžete volať predpovede pomocou vzorového riadku údajov v nasadenom modeli scikit-learn na Cloud ML Engine?
Ak chcete volať predpovede pomocou vzorového riadka údajov na nasadenom modeli scikit-learn na Cloud ML Engine, musíte postupovať podľa série krokov. Najprv sa uistite, že máte natrénovaný model scikit-learn, ktorý je pripravený na nasadenie. Scikit-learn je populárna knižnica strojového učenia v Pythone, ktorá poskytuje rôzne algoritmy pre
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, Scikit - učte sa modely v mierke, Preskúmanie skúšky
Aké kroky zahŕňa používanie služby predpovedí Google Cloud Machine Learning Engine?
Proces používania predpovednej služby Google Cloud Machine Learning Engine zahŕňa niekoľko krokov, ktoré používateľom umožňujú nasadiť a využívať modely strojového učenia na vytváranie predpovedí vo veľkom rozsahu. Táto služba, ktorá je súčasťou platformy Google Cloud AI, ponúka bezserverové riešenie na spúšťanie predpovedí na trénovaných modeloch, čo používateľom umožňuje sústrediť sa na