Vai ir ieteicams sniegt prognozes ar eksportētiem modeļiem TensorFlowServing vai Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojumā ar automātisko mērogošanu?
Runājot par prognožu apkalpošanu ar eksportētiem modeļiem, gan TensorFlowServing, gan Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojums piedāvā vērtīgas iespējas. Tomēr izvēle starp abiem ir atkarīga no dažādiem faktoriem, tostarp īpašajām lietojumprogrammas prasībām, mērogojamības vajadzībām un resursu ierobežojumiem. Pēc tam izpētīsim ieteikumus par prognožu sniegšanu, izmantojot šos pakalpojumus.
Kā varat izsaukt prognozes, izmantojot Cloud ML Engine izvietotā scikit-learn modeļa datu rindu paraugu?
Lai izsauktu prognozes, izmantojot Cloud ML Engine izvietotā scikit-learn modeļa datu paraugu rindu, jums ir jāveic vairākas darbības. Pirmkārt, pārliecinieties, vai jums ir apmācīts scikit-learn modelis, kas ir gatavs izvietošanai. Scikit-learn ir populāra Python mašīnmācīšanās bibliotēka, kas nodrošina dažādus algoritmus
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Scikit-learn modeļi mērogā, Eksāmenu apskats
Kādas darbības jāveic, izmantojot Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojumu?
Google Cloud Machine Learning Engine prognožu pakalpojuma izmantošanas process ietver vairākas darbības, kas lietotājiem ļauj izvietot un izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai veiktu plaša mēroga prognozes. Šis pakalpojums, kas ir daļa no Google Cloud AI platformas, piedāvā bezservera risinājumu prognožu veikšanai apmācītos modeļos, ļaujot lietotājiem koncentrēties uz