Onko suositeltavaa tarjota ennusteita viedyillä malleilla joko TensorFlowServing- tai Cloud Machine Learning Enginen ennustepalvelussa automaattisella skaalauksella?
Mitä tulee ennusteiden tarjoamiseen vientimalleilla, sekä TensorFlowServing että Cloud Machine Learning Enginen ennustepalvelu tarjoavat arvokkaita vaihtoehtoja. Valinta näiden kahden välillä riippuu kuitenkin useista tekijöistä, kuten sovelluksen erityisvaatimuksista, skaalautuvuustarpeista ja resurssirajoituksista. Tarkastellaan sitten suosituksia ennusteiden näyttämiseksi näiden palveluiden avulla,
Kuinka voit kutsua ennusteita käyttämällä mallitietoriviä Cloud ML Enginessä käyttöönotetussa scikit-learn-mallissa?
Jotta voit kutsua ennusteita käyttämällä mallitietoriviä Cloud ML Enginessä käyttöönotetussa scikit-learn-mallissa, sinun on suoritettava useita vaiheita. Varmista ensin, että sinulla on koulutettu scikit-learn-malli, joka on valmis otettavaksi käyttöön. Scikit-learn on suosittu koneoppimiskirjasto Pythonissa, joka tarjoaa erilaisia algoritmeja
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Edistyminen koneoppimisessa, Scikit-oppia malleja mittakaavassa, Kokeen tarkistus
Mitä vaiheita Google Cloud Machine Learning Enginen ennustepalvelun käyttöön sisältyy?
Google Cloud Machine Learning Enginen ennustuspalvelun käyttöprosessi sisältää useita vaiheita, joiden avulla käyttäjät voivat ottaa käyttöön ja hyödyntää koneoppimismalleja ennusteiden tekemiseen laajassa mittakaavassa. Tämä palvelu, joka on osa Google Cloud AI -alustaa, tarjoaa palvelimettoman ratkaisun ennusteiden suorittamiseen koulutetuissa malleissa, jolloin käyttäjät voivat keskittyä