Er "gcloud ml-engine jobs submit training" en korrekt kommando til at indsende et træningsjob?
Kommandoen "gcloud ml-engine jobs submit training" er faktisk en korrekt kommando til at indsende et træningsjob i Google Cloud Machine Learning. Denne kommando er en del af Google Cloud SDK (Software Development Kit) og er specifikt designet til at interagere med maskinlæringstjenester, der leveres af Google Cloud.
Når du udfører denne kommando, skal du angive forskellige parametre for at specificere detaljerne for dit træningsjob. Disse parametre inkluderer jobnavnet, jobbiblioteket, den region, hvor jobbet skal køre, skalaniveauet (som bestemmer de maskintyper, der bruges til træning) og træningsinputkonfigurationen.
Lad os f.eks. sige, at du vil indsende et træningsjob med navnet "my-training-job" med træningsdataene i mappen "gs://my-bucket/training-data". Du vil have jobbet til at køre i us-central1-regionen og bruge "BASIC"-skalaniveauet. Kommandoen til at indsende dette job ville være:
gcloud ml-engine jobs indsend træning mit-træningsjob
–job-dir=gs://my-bucket/training-data
–region=us-central1
–scale-tier=BASIC
Denne kommando starter træningsjobbet i Google Cloud Machine Learning ved hjælp af de angivne parametre. Jobbet vil derefter blive udført på det angivne skalaniveau, ved at bruge de ressourcer, der leveres af Google Cloud.
Det er vigtigt at bemærke, at før du bruger denne kommando, skal du have Google Cloud SDK installeret og godkendt med din Google Cloud-konto. Derudover bør du have din træningskode og afhængigheder pakket korrekt og uploadet til en lagerplacering, som er tilgængelig for Google Cloud.
Kommandoen "gcloud ml-engine jobs submit training" er en gyldig og korrekt kommando til at indsende et træningsjob i Google Cloud Machine Learning. Ved at angive de nødvendige parametre kan du specificere detaljerne for dit træningsjob og starte træningsprocessen ved hjælp af de ressourcer, som Google Cloud leverer.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Er den såkaldte del af "inferens" ækvivalent med beskrivelsen i den trinvise proces i maskinlæring, der beskrives som "evaluering, iterering, forbedring"?
- Hvad er nogle almindelige AI/ML-algoritmer, der kan bruges på de behandlede data?
- 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?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning