Javasoljuk, hogy előrejelzéseket szolgáltasson ki exportált modellekkel akár a TensorFlowServing, akár a Cloud Machine Learning Engine automatikus skálázással rendelkező előrejelzési szolgáltatásán?
Ha az előrejelzések exportált modellekkel történő kiszolgálásáról van szó, a TensorFlowServing és a Cloud Machine Learning Engine előrejelzési szolgáltatása is értékes lehetőségeket kínál. A kettő közötti választás azonban számos tényezőtől függ, beleértve az alkalmazás speciális követelményeit, a méretezhetőségi igényeket és az erőforrás-korlátokat. Ezután vizsgáljuk meg az előrejelzések e szolgáltatások használatával történő kiszolgálására vonatkozó javaslatokat,
Hogyan hívhat meg előrejelzéseket a Cloud ML Engine-ben telepített scikit-learn modellen egy minta adatsor használatával?
Ha a Cloud ML Engine-en telepített scikit-learn modellen egy minta adatsort használ, előrejelzéseket szeretne meghívni, kövesse a lépések sorozatát. Először is győződjön meg arról, hogy rendelkezik egy betanított scikit-learn modellel, amely készen áll a telepítésre. A Scikit-learn egy népszerű gépi tanulási könyvtár a Pythonban, amely különféle algoritmusokat biztosít
Milyen lépésekből áll a Google Cloud Machine Learning Engine előrejelzési szolgáltatása?
A Google Cloud Machine Learning Engine előrejelzési szolgáltatásának használatának folyamata több olyan lépésből áll, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy gépi tanulási modelleket telepítsenek és használhassanak nagyszabású előrejelzések készítéséhez. Ez a szolgáltatás, amely a Google Cloud AI platform része, szerver nélküli megoldást kínál az előrejelzések futtatásához betanított modelleken, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy