Ĉu rekomendas servi antaŭdirojn kun eksportitaj modeloj sur aŭ TensorFlowServing aŭ la antaŭdiro de Cloud Machine Learning Engine kun aŭtomata skalo?
Kiam temas pri servo de antaŭdiroj kun eksportitaj modeloj, ambaŭ TensorFlowServing kaj la antaŭdiro de Cloud Machine Learning Engine ofertas valorajn eblojn. Tamen, la elekto inter la du dependas de diversaj faktoroj, inkluzive de la specifaj postuloj de la aplikaĵo, skaleblobezonoj, kaj rimedlimoj. Ni tiam esploru la rekomendojn por servi prognozojn uzante ĉi tiujn servojn,
Kiel vi povas nomi antaŭdirojn uzante specimenan vicon da datumoj pri deplojita scikit-learn-modelo sur Cloud ML Engine?
Por voki antaŭdirojn uzante specimenan vicon da datumoj pri deplojita scikit-learn-modelo sur Cloud ML Engine, vi devas sekvi serion da paŝoj. Unue, certigu, ke vi havas trejnitan scikit-learn-modelon, kiu estas preta por esti deplojita. Scikit-learn estas populara maŝinlernada biblioteko en Python, kiu provizas diversajn algoritmojn por
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, Scikit-lernu modelojn skale, Ekzamena revizio
Kio estas la paŝoj implikitaj en uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine?
La procezo de uzado de la prognoza servo de Google Cloud Machine Learning Engine implikas plurajn paŝojn, kiuj ebligas al uzantoj deploji kaj utiligi maŝinlernajn modelojn por fari prognozojn laŭskale. Ĉi tiu servo, kiu estas parto de la platformo Google Cloud AI, ofertas senservilan solvon por ruli prognozojn pri trejnitaj modeloj, permesante al uzantoj koncentriĝi pri