Чи рекомендовано обслуговувати прогнози з експортованими моделями в службі прогнозування TensorFlowServing або Cloud Machine Learning Engine з автоматичним масштабуванням?
Коли справа доходить до надання прогнозів за допомогою експортованих моделей, і TensorFlowServing, і служба прогнозування Cloud Machine Learning Engine пропонують цінні варіанти. Однак вибір між ними залежить від різних факторів, включаючи конкретні вимоги програми, потреби в масштабованості та обмеження ресурсів. Тоді давайте розглянемо рекомендації щодо надання прогнозів за допомогою цих служб,
Як можна викликати прогнози, використовуючи зразок рядка даних у розгорнутій моделі scikit-learn на Cloud ML Engine?
Щоб викликати передбачення за допомогою зразка рядка даних у розгорнутій моделі навчання scikit на Cloud ML Engine, вам потрібно виконати низку кроків. По-перше, переконайтеся, що у вас є навчена модель scikit-learn, яка готова до розгортання. Scikit-learn — це популярна бібліотека машинного навчання на Python, яка надає різні алгоритми для
Які етапи використання служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine?
Процес використання служби прогнозування Google Cloud Machine Learning Engine включає кілька етапів, які дозволяють користувачам розгортати та використовувати моделі машинного навчання для створення прогнозів у масштабі. Цей сервіс, який є частиною платформи Google Cloud AI, пропонує безсерверне рішення для виконання прогнозів на навчених моделях, дозволяючи користувачам зосередитися на