האם מומלץ להגיש תחזיות עם מודלים מיוצאים בשירות החיזוי של TensorFlowServing או של Cloud Machine Learning Engine עם קנה מידה אוטומטי?
כשמדובר בהגשת תחזיות עם מודלים מיוצאים, גם TensorFlowServing וגם שירות החיזוי של Cloud Machine Learning Engine מציעים אפשרויות חשובות. עם זאת, הבחירה בין השניים תלויה בגורמים שונים, כולל הדרישות הספציפיות של האפליקציה, צרכי המדרגיות ומגבלות משאבים. לאחר מכן, הבה נבחן את ההמלצות להצגת תחזיות באמצעות שירותים אלה,
כיצד ניתן לקרוא לחיזויים באמצעות שורת נתונים לדוגמה על מודל sikit-learn פרוס ב-Cloud ML Engine?
כדי לקרוא לחיזויים באמצעות שורת נתונים לדוגמה על מודל sikit-learn פרוס ב-Cloud ML Engine, עליך לבצע סדרה של שלבים. ראשית, ודא שיש לך מודל scikit-learn מאומן שמוכן לפריסה. Scikit-learn היא ספריית למידת מכונה פופולרית ב- Python המספקת אלגוריתמים שונים עבור
מהם השלבים הכרוכים בשימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine?
תהליך השימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine כולל מספר שלבים המאפשרים למשתמשים לפרוס ולהשתמש במודלים של למידת מכונה לביצוע תחזיות בקנה מידה. שירות זה, שהוא חלק מפלטפורמת Google Cloud AI, מציע פתרון ללא שרת להפעלת תחזיות על מודלים מאומנים, המאפשר למשתמשים להתמקד ב
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, תחזיות ללא שרת בקנה מידה, סקירת בחינה