Anbefales det å servere prediksjoner med eksporterte modeller på enten TensorFlowServing eller Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste med automatisk skalering?
Når det gjelder visning av prediksjoner med eksporterte modeller, tilbyr både TensorFlowServing og Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste verdifulle alternativer. Valget mellom de to avhenger imidlertid av ulike faktorer, inkludert de spesifikke kravene til applikasjonen, skalerbarhetsbehov og ressursbegrensninger. La oss deretter utforske anbefalingene for visning av spådommer ved bruk av disse tjenestene,
Hvordan kan du kalle spådommer ved å bruke en prøverad med data på en utplassert scikit-learn-modell på Cloud ML Engine?
For å kalle spådommer ved å bruke en prøverad med data på en distribuert scikit-learn-modell på Cloud ML Engine, må du følge en rekke trinn. Først må du sørge for at du har en trent scikit-learn-modell som er klar til å bli distribuert. Scikit-learn er et populært maskinlæringsbibliotek i Python som tilbyr ulike algoritmer for
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, Scikit-lær modeller i skala, Eksamensgjennomgang
Hva er trinnene for å bruke Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste?
Prosessen med å bruke Google Cloud Machine Learning Engines prediksjonstjeneste involverer flere trinn som gjør det mulig for brukere å distribuere og bruke maskinlæringsmodeller for å lage spådommer i stor skala. Denne tjenesten, som er en del av Google Cloud AI-plattformen, tilbyr en serverløs løsning for å kjøre spådommer på trente modeller, slik at brukerne kan fokusere på