Ali je priporočljivo streči napovedi z izvoženimi modeli v storitvi predvidevanja TensorFlowServing ali Cloud Machine Learning Engine s samodejnim skaliranjem?
Ko gre za streženje napovedi z izvoženimi modeli, tako TensorFlowServing kot storitev napovedovanja Cloud Machine Learning Engine ponujata dragocene možnosti. Vendar je izbira med obema odvisna od različnih dejavnikov, vključno s posebnimi zahtevami aplikacije, potrebami po razširljivosti in omejitvami virov. Nato preučimo priporočila za prikazovanje napovedi z uporabo teh storitev,
Kako lahko kličete napovedi z uporabo vzorčne vrstice podatkov na razporejenem modelu scikit-learn na Cloud ML Engine?
Če želite klicati napovedi z uporabo vzorčne vrstice podatkov na razporejenem modelu scikit-learn na Cloud ML Engine, morate slediti nizu korakov. Najprej zagotovite, da imate usposobljen model scikit-learn, ki je pripravljen za uporabo. Scikit-learn je priljubljena knjižnica strojnega učenja v Pythonu, ki ponuja različne algoritme za
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Napredek v strojnem učenju, Scikit-learn modeli v obsegu, Pregled izpita
Kakšni so koraki pri uporabi storitve predvidevanja Google Cloud Machine Learning Engine?
Postopek uporabe storitve napovedovanja mehanizma Google Cloud Machine Learning Engine vključuje več korakov, ki uporabnikom omogočajo uvajanje in uporabo modelov strojnega učenja za napovedovanje v velikem obsegu. Ta storitev, ki je del platforme Google Cloud AI, ponuja brezstrežniško rešitev za izvajanje napovedi na usposobljenih modelih, kar uporabnikom omogoča, da se osredotočijo na