Rekommenderas det att servera förutsägelser med exporterade modeller på antingen TensorFlowServing eller Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst med automatisk skalning?
När det gäller att betjäna förutsägelser med exporterade modeller erbjuder både TensorFlowServing och Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst värdefulla alternativ. Valet mellan de två beror dock på olika faktorer, inklusive applikationens specifika krav, skalbarhetsbehov och resursbegränsningar. Låt oss sedan utforska rekommendationerna för att visa förutsägelser med dessa tjänster,
Hur kan du anropa förutsägelser med hjälp av en exempelrad med data på en implementerad scikit-learn-modell på Cloud ML Engine?
För att anropa förutsägelser med hjälp av en exempelrad med data på en distribuerad scikit-learn-modell på Cloud ML Engine måste du följa en rad steg. Se först till att du har en utbildad scikit-learn-modell som är redo att användas. Scikit-learn är ett populärt maskininlärningsbibliotek i Python som tillhandahåller olika algoritmer för
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Framsteg i maskininlärning, Scikit-lär modeller i stor skala, Examensgranskning
Vilka är stegen för att använda Google Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst?
Processen att använda Google Cloud Machine Learning Engines förutsägelsetjänst innefattar flera steg som gör det möjligt för användare att distribuera och använda maskininlärningsmodeller för att göra förutsägelser i stor skala. Den här tjänsten, som är en del av Google Cloud AI-plattformen, erbjuder en serverlös lösning för att köra förutsägelser på utbildade modeller, vilket gör att användarna kan fokusera på