Συνιστάται η προβολή προβλέψεων με εξαγόμενα μοντέλα στην υπηρεσία πρόβλεψης του TensorFlowServing ή του Cloud Machine Learning Engine με αυτόματη κλιμάκωση;
Όσον αφορά την προβολή προβλέψεων με εξαγόμενα μοντέλα, τόσο η υπηρεσία προβλέψεων TensorFlowServing όσο και η υπηρεσία πρόβλεψης του Cloud Machine Learning Engine προσφέρουν πολύτιμες επιλογές. Ωστόσο, η επιλογή μεταξύ των δύο εξαρτάται από διάφορους παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων των ειδικών απαιτήσεων της εφαρμογής, των αναγκών επεκτασιμότητας και των περιορισμών πόρων. Ας διερευνήσουμε στη συνέχεια τις προτάσεις για την προβολή προβλέψεων με χρήση αυτών των υπηρεσιών,
Πώς μπορείτε να καλέσετε προβλέψεις χρησιμοποιώντας μια σειρά δείγματος δεδομένων σε ένα αναπτυγμένο μοντέλο scikit-learn στο Cloud ML Engine;
Για να καλέσετε προβλέψεις χρησιμοποιώντας μια σειρά δείγματος δεδομένων σε ένα αναπτυγμένο μοντέλο scikit-learn στο Cloud ML Engine, πρέπει να ακολουθήσετε μια σειρά βημάτων. Πρώτα, βεβαιωθείτε ότι διαθέτετε ένα εκπαιδευμένο μοντέλο scikit-learn που είναι έτοιμο για ανάπτυξη. Το Scikit-learn είναι μια δημοφιλής βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης στην Python που παρέχει διάφορους αλγόριθμους για
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση, Scikit-Learn μοντέλα σε κλίμακα, Ανασκόπηση εξέτασης
Ποια είναι τα βήματα που περιλαμβάνει η χρήση της υπηρεσίας πρόβλεψης του Google Cloud Machine Learning Engine;
Η διαδικασία χρήσης της υπηρεσίας πρόβλεψης του Google Cloud Machine Learning Engine περιλαμβάνει πολλά βήματα που επιτρέπουν στους χρήστες να αναπτύξουν και να χρησιμοποιήσουν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να κάνουν προβλέψεις σε κλίμακα. Αυτή η υπηρεσία, η οποία αποτελεί μέρος της πλατφόρμας Google Cloud AI, προσφέρει μια λύση χωρίς διακομιστή για την εκτέλεση προβλέψεων σε εκπαιδευμένα μοντέλα, επιτρέποντας στους χρήστες να επικεντρωθούν σε