CMLE può leggere dai dati di archiviazione di Google Cloud e utilizzare un modello addestrato specifico per l'inferenza?
In effetti, può. In Google Cloud Machine Learning è disponibile una funzionalità chiamata Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE fornisce una piattaforma potente e scalabile per la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning nel cloud. Consente agli utenti di leggere i dati dall'archiviazione cloud e utilizzare un modello addestrato per l'inferenza.
Quando si tratta di leggere i dati dallo spazio di archiviazione sul cloud, CMLE offre un'integrazione perfetta con varie opzioni di archiviazione, incluso Google Cloud Storage. Gli utenti possono archiviare i propri dati di addestramento, nonché qualsiasi altro file pertinente, nei bucket di archiviazione cloud. CMLE può quindi accedere a questi bucket e leggere i dati durante il processo di training. Ciò consente una gestione dei dati efficiente e conveniente, nonché la possibilità di sfruttare set di dati di grandi dimensioni che potrebbero superare la capacità di archiviazione locale.
In termini di utilizzo di un modello addestrato, CMLE consente agli utenti di specificare un modello addestrato archiviato nell'archiviazione cloud per attività di previsione. Una volta che un modello è stato addestrato e salvato nell'archivio cloud, è possibile accedervi e utilizzarlo facilmente da CMLE per effettuare previsioni su nuovi dati. Ciò è particolarmente utile quando è necessario distribuire un modello addestrato ed effettuare previsioni in tempo reale in un ambiente di produzione.
Per illustrare questo concetto, considera uno scenario in cui un modello di machine learning è stato addestrato per classificare le immagini. Il modello addestrato viene archiviato in un bucket di archiviazione cloud. Con CMLE, gli utenti possono specificare la posizione del modello addestrato nell'archiviazione cloud e distribuirlo come endpoint. Questo endpoint può quindi essere utilizzato per inviare nuove immagini per la classificazione. CMLE leggerà il modello addestrato dall'archiviazione nel cloud, eseguirà i calcoli necessari e fornirà previsioni basate sulle immagini di input.
CMLE ha infatti la capacità di leggere i dati dall'archiviazione cloud e specificare un modello addestrato per l'inferenza. Questa funzionalità consente una gestione efficiente dei dati e l'implementazione di modelli addestrati in applicazioni del mondo reale.
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