Kas on soovitatav esitada ennustusi eksporditud mudelitega kas TensorFlowServing või Cloud Machine Learning Engine'i ennustusteenuses koos automaatse skaleerimisega?
Kui rääkida prognooside esitamisest eksporditud mudelitega, pakuvad nii TensorFlowServing kui ka Cloud Machine Learning Engine'i ennustusteenus väärtuslikke valikuid. Valik nende kahe vahel sõltub aga erinevatest teguritest, sealhulgas rakenduse spetsiifilistest nõuetest, skaleeritavuse vajadusest ja ressursipiirangutest. Seejärel uurime soovitusi nende teenuste abil prognooside esitamiseks,
Kuidas saate ennustusi kutsuda, kasutades Cloud ML Engine'is juurutatud scikit-learn mudeli andmete näidisrida?
Prognooside kutsumiseks näidisandmete rea abil Cloud ML Engine'is juurutatud scikit-learn mudelil peate järgima mitmeid toiminguid. Esiteks veenduge, et teil oleks väljaõppinud scikit-learn mudel, mis on kasutamiseks valmis. Scikit-learn on Pythonis populaarne masinõppe raamatukogu, mis pakub erinevaid algoritme
Milliseid samme hõlmab Google Cloud Machine Learning Engine ennustusteenuse kasutamine?
Google Cloud Machine Learning Engine'i ennustusteenuse kasutamise protsess hõlmab mitmeid samme, mis võimaldavad kasutajatel juurutada ja kasutada masinõppemudeleid mastaapsete prognooside tegemiseks. See teenus, mis on osa Google Cloud AI platvormist, pakub serverita lahendust prognooside käitamiseks koolitatud mudelitel, võimaldades kasutajatel keskenduda