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,
Hvordan kan du kalde forudsigelser ved hjælp af en prøverække af data på en implementeret scikit-learn-model på Cloud ML Engine?
For at kalde forudsigelser ved hjælp af en eksempelrække af data på en implementeret scikit-learn-model på Cloud ML Engine, skal du følge en række trin. Først skal du sikre dig, at du har en trænet scikit-learn-model, der er klar til at blive implementeret. Scikit-learn er et populært maskinlæringsbibliotek i Python, der leverer forskellige algoritmer til
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, Scikit-lær modeller i skala, Eksamensgennemgang
Hvilke trin er involveret i at bruge Google Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste?
Processen med at bruge Google Cloud Machine Learning Engines forudsigelsestjeneste involverer flere trin, der gør det muligt for brugere at implementere og bruge maskinlæringsmodeller til at lave forudsigelser i stor skala. Denne tjeneste, som er en del af Google Cloud AI-platformen, tilbyder en serverløs løsning til at køre forudsigelser på trænede modeller, hvilket giver brugerne mulighed for at fokusere på