Wat is die stappe betrokke by die gebruik van Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens?
Die proses om Google Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens te gebruik, behels verskeie stappe wat gebruikers in staat stel om masjienleermodelle te ontplooi en te gebruik om voorspellings op skaal te maak. Hierdie diens, wat deel is van die Google Cloud AI-platform, bied 'n bedienerlose oplossing vir die uitvoer van voorspellings op opgeleide modelle, wat gebruikers in staat stel om te fokus op
Wat is die primêre opsies om 'n uitgevoerde model in produksie te bedien?
As dit kom by die diens van 'n uitgevoerde model in produksie op die gebied van kunsmatige intelligensie, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer en bedienerlose voorspellings op skaal, is daar verskeie primêre opsies beskikbaar. Hierdie opsies bied verskillende benaderings om masjienleermodelle te ontplooi en te bedien, elk met hul eie voordele en oorwegings.
Wat doen die "export_savedmodel"-funksie in TensorFlow?
Die "export_savedmodel"-funksie in TensorFlow is 'n belangrike hulpmiddel vir die uitvoer van opgeleide modelle in 'n formaat wat maklik ontplooi en gebruik kan word om voorspellings te maak. Hierdie funksie stel gebruikers in staat om hul TensorFlow-modelle te stoor, insluitend beide die modelargitektuur en die aangeleerde parameters, in 'n gestandaardiseerde formaat genaamd die SavedModel. Die SavedModel-formaat is
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal, Eksamen hersiening
Hoe kan ons 'n statiese model skep om voorspellings in TensorFlow te bedien?
Om 'n statiese model te skep om voorspellings in TensorFlow te bedien, is daar verskeie stappe wat u kan volg. TensorFlow is 'n oopbron-masjienleerraamwerk wat deur Google ontwikkel is wat jou toelaat om masjienleermodelle doeltreffend te bou en te ontplooi. Deur 'n statiese model te skep, kan u voorspellings op skaal bedien sonder dat u intydse opleiding nodig het
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eerste stappe in masjienleer, Bedienerlose voorspellings op skaal, Eksamen hersiening
Wat is die doel van Google se Cloud Machine Learning Engine om voorspellings op skaal te bedien?
Die doel van Google se Wolkmasjienleer-enjin om voorspellings op skaal te bedien, is om 'n kragtige en skaalbare infrastruktuur te verskaf vir die implementering en diens van masjienleermodelle. Hierdie platform stel gebruikers in staat om hul modelle maklik op te lei en te ontplooi, en dan voorspellings oor groot hoeveelhede data intyds te maak. Een van die belangrikste voordele