Word dit aanbeveel om voorspellings met uitgevoerde modelle op TensorFlowServing of Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens met outomatiese skaal te bedien?
Wanneer dit kom by die bediening van voorspellings met uitgevoerde modelle, bied beide TensorFlowServing en Cloud Machine Learning Engine se voorspellingsdiens waardevolle opsies. Die keuse tussen die twee hang egter af van verskeie faktore, insluitend die spesifieke vereistes van die toepassing, skaalbaarheidsbehoeftes en hulpbronbeperkings. Kom ons ondersoek dan die aanbevelings vir die bediening van voorspellings met behulp van hierdie dienste,
Hoe kan jy voorspellings noem deur 'n voorbeeldry data op 'n ontplooide scikit-leer-model op Cloud ML Engine te gebruik?
Om voorspellings te gebruik deur 'n voorbeeldry data op 'n ontplooide scikit-leer-model op Cloud ML Engine te gebruik, moet jy 'n reeks stappe volg. Maak eers seker dat jy 'n opgeleide scikit-leer-model het wat gereed is om ontplooi te word. Scikit-learn is 'n gewilde masjienleerbiblioteek in Python wat verskeie algoritmes vir
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, Scikit-leer modelle op skaal, Eksamen hersiening
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