Anbefales det at servere forudsigelser med eksporterede modeller på enten TensorFlowServing eller Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste med automatisk skalering?
Når det kommer til visning af forudsigelser med eksporterede modeller, tilbyder både TensorFlowServing og Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste værdifulde muligheder. Valget mellem de to afhænger dog af forskellige faktorer, herunder de specifikke krav til applikationen, skalerbarhedsbehov og ressourcebegrænsninger. Lad os derefter udforske anbefalingerne til visning af forudsigelser ved hjælp af disse tjenester, under hensyntagen til deres funktioner, fordele og begrænsninger.
TensorFlowServing er et open source-serveringssystem specielt designet til TensorFlow-modeller. Det giver en fleksibel og effektiv måde at betjene forudsigelser i skala. TensorFlowServing giver dig mulighed for at implementere dine modeller på en server og eksponere dem gennem en veldefineret API. Dette muliggør nem integration med andre systemer og applikationer. En af de vigtigste fordele ved TensorFlowServing er dens evne til at håndtere store udrulninger og scenarier med høj gennemstrømning. Det understøtter automatisk skalering, så du kan håndtere øgede forudsigelsesanmodninger ved at tilføje flere forekomster af serveringssystemet. Dette gør den velegnet til applikationer med fluktuerende forudsigelseskrav eller dem, der kræver hurtig skalerbarhed.
På den anden side er Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste en administreret tjeneste leveret af Google Cloud. Det tilbyder et praktisk og fuldt administreret miljø til at betjene forudsigelser ved hjælp af maskinlæringsmodeller, herunder TensorFlow-modeller. Forudsigelsestjenesten abstraherer infrastrukturstyringen, hvilket gør det nemt at implementere og betjene modeller uden at bekymre dig om skalerbarhed eller ressourceforsyning. Det giver også automatisk skalering baseret på den indkommende forudsigelsestrafik, hvilket sikrer, at tjenesten kan håndtere varierende arbejdsbelastninger effektivt. Dette gør Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste til et fremragende valg til applikationer, der kræver en problemfri og skalerbar forudsigelsesserverløsning.
For at bestemme, hvilken mulighed der anbefales, er det vigtigt at overveje de specifikke krav og begrænsninger for applikationen. Hvis du foretrækker en selvstyret serveringsløsning med finmasket kontrol over infrastrukturen og implementeringsprocessen, er TensorFlowServing et solidt valg. Denne mulighed er især nyttig, når du har specifikke hardwarekrav, såsom at bruge Tensor Processing Units (TPU'er) til accelereret inferens. TensorFlowServing giver dig mulighed for at udnytte TPU'er ved at integrere dem i din serveringsinfrastruktur.
På den anden side, hvis du prioriterer brugervenlighed, skalerbarhed og et fuldt administreret miljø, er Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste vejen at gå. Denne mulighed er ideel, når du ønsker at fokusere på modellen og dens forudsigelser frem for at administrere den underliggende infrastruktur. Forudsigelsestjenesten skalerer automatisk baseret på den indgående trafik, hvilket sikrer, at dine forudsigelser kan håndtere varierende arbejdsbelastninger uden manuel indgriben.
Både TensorFlowServing og Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste tilbyder værdifulde muligheder for at betjene forudsigelser med eksporterede modeller. TensorFlowServing giver en fleksibel og skalerbar serveringsløsning, der er særligt velegnet til applikationer med specifikke hardwarekrav. Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste tilbyder på den anden side et fuldt administreret miljø med automatisk skalering, hvilket gør det til et fremragende valg til applikationer, der prioriterer brugervenlighed og skalerbarhed.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvordan erstatter Keras-modeller TensorFlow-estimatorer?
- Hvordan konfigurerer man et specifikt Python-miljø med en Jupyter-notesbog?
- Hvordan bruger man TensorFlow-servering?
- Hvad er Classifier.export_saved_model, og hvordan bruger man det?
- Hvorfor bruges regression ofte som en prædiktor?
- Er Lagrange-multiplikatorer og kvadratiske programmeringsteknikker relevante for maskinlæring?
- Kan mere end én model anvendes under maskinlæringsprocessen?
- Kan maskinlæring tilpasse, hvilken algoritme der skal bruges, afhængigt af et scenarie?
- Hvad er den enkleste vej til den mest grundlæggende didaktiske AI-modeltræning og implementering på Google AI Platform ved hjælp af et gratis niveau/prøveversion med en GUI-konsol trin for trin for en absolut nybegynder uden programmeringsbaggrund?
- Hvordan træner og implementerer man en simpel AI-model i Google Cloud AI Platform via GCP-konsollens grafiske brugergrænseflade i en trin-for-trin-vejledning?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning